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申请/专利权人：华南理工大学;广东寰宇智慧医疗科技有限公司
摘要：本发明涉及一种基于人脸视频的非接触式心率检测装置和方法，通过人工数据合成、深度神经网络、人脸区域检测、波形分析等方法，将人脸视频中所包含的心率信号精准地提取出来，融合编码解码器模型与相关的检测和数据分析技术，搭建出一套基于深度学习的针对人脸的非接触式心率脉搏波的完整检测框架，同时又开发出一个数据合成的算法用于解决目前包含生物特征的人脸数据及标签短缺的问题，从而实现了基于人脸视频的非接触心率脉搏波检测，可用于临床诊断。
主权项：1.一种基于人脸视频的非接触式心率检测方法，其特征在于：包括以下步骤，获取不带肤色变化的人脸视频V，根据人脸视频V合成多个用于模拟真实人脸视频的视频VrPPG；发送多个视频VrPPG作为训练样本对深度学习模型进行训练，以使深度学习模型对待检测心率的人脸图像进行信号放大，并从放大后的人脸图像中获得高信噪比的数据，进而计算得到心率；不带肤色变化的人脸视频V的获取方式为，选取一张基础图片c以及一段驱动视频Vd，通过一阶运动模型，将基础图片c与驱动视频Vd拟合成不带肤色变化的人脸视频V；获取人脸视频V后还包括以下步骤，对人脸视频V利用函数生成脉搏波信号，将脉搏波信号添加到合成的视频VrPPG中，用于深度学习模型的训练， ；其中，表示信号的尺度，表示信号频率；t表示信号的长度；和是决定信号波形的常数； ；其中，表示在j通道中增加的信号强度，表示经过一阶运动模型生成的人脸视频V中图像的像素值，表示添加肤色变化信号之后图像的像素值；所述深度学习模型采用编码解码器结构，包括桥接块以及分别连接于桥接块的编码器和解码器，编码器用于接收视频VrPPG，解码器用于接收与视频VrPPG同步对应生成的标签，桥接区域设有用以调整信号放大倍率的放大系数。
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权利要求：
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