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摘要
本发明公开了一种基于时空注意力网络和输入优化的非接触式心率测量方法,其步骤包括：1获取含有人脸视频、标签生理信号及标签心率的数据集,并进行预处理；2训练超分辨率模型ESRGAN,用于恢复图像中的生理信息；3构建时空注意力网络模型M；4采用迁移学习的策略训练时空注意力网络模型M,得到初步训练好的时空注意力网络模型M′；5将初步训练好的ESRGAN中的生成器S′与初步训练好的时空注意力网络模型M′进行联合训练,实现非接触式测量心率。本发明能有效、精确地提取出rPPG信号,大幅提升提取信号的质量,并从rPPG信号中计算出心率信息,从而能显著提高非接触式心率测量的准确率。
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