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申请/专利权人：长春理工大学
申请日：2024-12-30
公开（公告）日：2025-02-07
公开（公告）号：CN119399822A
专利技术分类：..人脸，例如 面部部分、草图或表情[2022.01]
专利摘要：本发明涉及房颤检测技术领域，尤其涉及一种基于面部视频的房颤检测方法，通过从面部视频提取粗略rPPG信号和运动级别，结合GAN网络和LSTM模块结合注意力机制的房颤识别网络进行多任务学习，从而实现房颤类别的识别。本发明仅需获取面部视频即可实现了对房颤的无感检测，用户体验性好安全系数高；此外，本发明引入了运动级别分析，并结合GAN网络以及带有LSTM模块和注意力模块的房颤识别网络进行多任务学习，对于人脸运动引起的噪声有更强的鲁棒性。
专利权项：1.一种基于面部视频的房颤检测方法，其特征在于：包括以下步骤：S1：获取房颤数据集，所述房颤数据集包括多个样本的面部视频，以及对应的房颤类别；从所述面部视频中提取面部标志点，再根据所述面部标志点获得所述面部视频对应的运动级别；S2：从步骤S1中的面部标志点中获取粗略rPPG信号，再将所述粗略rPPG信号输入已经训练好的GAN网络中，得到rPPG信号；再从所述rPPG信号中提取特征向量；S3：构建带有LSTM模块和注意力模块的房颤识别网络；利用步骤S2得到的特征向量，以及步骤S1中的房颤类别和运动级别，对所述房颤识别网络进行训练，得到房颤识别模型；S4：对待检测的面部视频重复步骤S1~S2的操作，得到待测rPPG信号，将所述待测rPPG信号输入到步骤S3得到的房颤识别模型中得到对应的房颤类别概率。
百度查询： 长春理工大学 基于面部视频的房颤检测方法
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