基于深度学习的有效iPPG信号识别研究

作者：陈泽辉; 熊继平^*; 李金红; 陈经纬; 程汉权

来源：网络安全与数据治理, 2022, 41(09): 74-80.

DOI：10.19358/j.issn.2097-1788.2022.03.012

• 成像式光电容积描记法
• 信号处理
• 面部视频处理
• 深度学习

成像式光电容积描记法(iPPG)是一种利用摄像机远程测量血容量脉冲的技术，现已成为早期筛查动脉粥样硬化和心血管疾病的一种具有前景的技术。但iPPG信号中包含大量的噪声，传统的选取有效信号的方法准确度低，普适性差。基于以上问题，设计开发了基于Python的有效iPPG信号识别软件，该软件通过摄像头采集人脸视频并进行人脸定位，在动态的感兴趣区域中提取i PPG信号，并对信号进行预处理，最终使用基于深度学习的i PPG信号判别模型进行有效性识别，平均准确率高达95.1%,对于实际应用场景下的i PPG信号判别具有良好的准确性与稳定性，同时验证了使用深度学习进行非接触式信号有效性判别的可行性。

• 单位
  电子信息工程学院; 浙江师范大学