【摘 要】
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远程光电容积描记术（remote photoplethysmography,r PPG）是一种从面部视频非接触式测量血容量脉冲（blood volume pulse,BVP）信号的技术,在压力检测、情绪分类和健康监测等领域具有广泛的应用。通过r PPG获取高质量的BVP信号,可计算多种心脏相关的生理指标。然而,现有的多数r PPG方法受所提取BVP信号质量的限制,只能计算平均心率值。本文提出了一种
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远程光电容积描记术（remote photoplethysmography,r PPG）是一种从面部视频非接触式测量血容量脉冲（blood volume pulse,BVP）信号的技术,在压力检测、情绪分类和健康监测等领域具有广泛的应用。通过r PPG获取高质量的BVP信号,可计算多种心脏相关的生理指标。然而,现有的多数r PPG方法受所提取BVP信号质量的限制,只能计算平均心率值。本文提出了一种基于生成对抗网络（generative adversarial network,GAN）的视频BVP信号检测的新框架,称之为PulseGAN,通过对传统方法得到的粗糙BVP信号进行去噪重建,生成高质量的BVP信号,并用于心率变异性等相关特征提取。主要内容如下:首先从视频图像中获取68个面部特征点,结合追踪算法,确定每帧图像感兴趣区域。在所选的感兴趣区域内提取RGB通道信号,并采用基于色度模型的方法得到粗糙的BVP信号。其次,搭建PulseGAN网络模型,构造合适的损失函数用于模型训练。考虑到BVP信号具有一定的拟周期性和明显的时频特性,分别建立时域和频谱域损失,再结合生成对抗损失,确保生成脉冲波形的准确性。最后,使用配对的粗糙BVP信号和参考BVP信号,对网络进行训练,调整网络参数,选取最优模型,用于新数据的测试。在UBFC-RPPG、PURE和MAHNOB-HCI三个公开的数据库上的测试结果表明,PulseGAN能有效提升BVP波形质量,从而提高心率和心率变异性等参数的准确性。同时,本文还对损失函数,感兴趣区域和输入信号等影响PulseGAN性能的因素进行了分析,验证了方法的有效性。本文所提PulseGAN框架可以提取高质量的BVP波形,用于获取多种心率相关指标,从而有效地拓展了r PPG技术的应用范围。
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