| 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?。?span>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，在動態的感興趣區域中提取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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