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申请/专利权人：西北工业大学
摘要：本发明涉及心率测量技术领域，具体涉及一种面向移动端平台的远程视觉心率测量深度学习方法，包括：获取人脸视频图像以及采集每帧人脸视频图像时人体对应的人体心率数据；获取栅格区域及栅格区域中的关键点得到每种关键点对应的重要目标区域；构建轻量化神经网络模型；获取当前帧人脸视频图像对应的人体心率数据。本发明实现在移动设备上高效准确地进行远程人体心率数据的测量。
主权项：1.一种面向移动端平台的远程视觉心率测量深度学习方法，其特征在于，包括：获取多帧连续的人脸视频图像以及采集每帧人脸视频图像时人体对应的人体心率数据；将人脸视频图像划分为多个大小相同的栅格区域；根据栅格区域中的关键点得到每种关键点对应的目标区域；获取每个目标区域的注意力熵，通过线性分类器并根据每个目标区域的注意力熵以及预设的目标区域为重要目标区域的概率向量，获取目标区域的重要度值，根据目标区域的重要度值确定最重要的重要目标区域；基于时间平移模块建立轻量化神经网络模型，将每帧人脸视频图像对应的重要目标区域作为输入，每帧人脸视频图像对应的人体心率数据作为输出，得到训练好的轻量化神经网络模型；将当前帧人脸视频图像对应的重要目标区域，输入训练好的轻量化神经网络模型，得到当前帧人脸视频图像对应的人体心率数据。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 西北工业大学 一种面向移动端平台的远程视觉心率测量深度学习方法
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