| 基于深度學習的有效iPPG信號識別研究 | |
| 所屬分類：技術論文 | |
| 上傳者：zhoubin333 | |
| 文檔大小：580 K | |
| 標簽： 成像式光電容積描記法 信號處理 面部視頻處理 | |
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| 文檔介紹：成像式光電容積描記法(iPPG)是一種利用攝像機遠程測量血容量脈沖的技術，現(xiàn)已成為早期篩查動脈粥樣硬化和心血管疾病的一種具有前景的技術。但iPPG信號中包含大量的噪聲，傳統(tǒng)的選取有效信號的方法準確度低，普適性差。基于以上問題，設計開發(fā)了基于Python的有效iPPG信號識別軟件，該軟件通過攝像頭采集人臉視頻并進行人臉定位，在動態(tài)的感興趣區(qū)域中提取iPPG信號，并對信號進行預處理，最終使用基于深度學習的iPPG信號判別模型進行有效性識別，平均準確率高達95.1%,對于實際應用場景下的iPPG信號判別具有良好的準確性與穩(wěn)定性，同時驗證了使用深度學習進行非接觸式信號有效性判別的可行性。 | |
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