由用户训练的系统技术方案

本发明专利技术属于用于监测人的状况的图像处理领域。本发明专利技术涉及一种用于训练数据驱动模型的方法，该数据驱动模型用于确定与人的状况相关的用户选择的参数值，该方法包括：(a)当由包含至少一个图案特征的光图案照射人的身体部位时，接收该身体部位的图像，(b)从图像中确定皮肤图案特征，其中，皮肤图案特征是已经由皮肤反射的图案特征，(c)从用户界面接收与人的状况相关的用户选择的参数值，(d)用包括皮肤图案特征和用户选择的参数值的训练数据集来训练数据驱动模型。

【技术实现步骤摘要】
【国外来华专利技术】

本专利技术属于用于监测人的状况的图像处理领域。特别地，本专利技术涉及一种用于训练数据驱动模型的方法，该数据驱动模型用于确定与人的状况相关的用户选择的参数；一种用于确定与人的状况相关的用户选择的参数的方法；一种存储有包括用于执行该方法的步骤的指令的计算机程序的非暂态计算机可读数据介质；以及一种用于确定与人的状况相关的用户选择的参数的装置。

技术介绍

1、现代便携式装置提供了多种监测人的活动或健康的方式。例如，健身跟踪器记录比如心率或血压等身体功能。越来越多的分析应用程序被添加进来，以得出健身水平或健康状况。

2、us2021/0 397 929披露了一种具有用于进行与人相关联的测量的传感器的可穿戴装置。该装置使用深度学习进行智能监测。

3、然而，对于任何给定的用例，便携式装置的提供商必须调整硬件和软件，以支持这种用例。通常，会应用根据特定用例由历史数据集训练的数据驱动模型。装置的提供商必须收集这种历史数据集并训练模型。因此，对于每个用户，模型的工作方式都是相同的，因此不会考虑与对历史数据集做出贡献的普通人的个人偏差。

4、本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种用于训练数据驱动模型的方法，该数据驱动模型用于确定与人的状况相关的用户选择的参数值，该方法包括：

2.如权利要求1所述的方法，其中，由近红外区内的光图案照射该身体部位。

3.如权利要求1至2中任一项所述的方法，其中，该身体部位是面部。

4.如权利要求1至3中任一项所述的方法，其中，确定皮肤图案特征包括将该图像裁剪成多个部分图像，其中，每个部分图像都包含图案特征。

5.如权利要求1至4中任一项所述的方法，其中，使用卷积神经网络来确定皮肤图案特征。

6.如权利要求1至5中任一项所述的方法，其中，该方法包括从用户界面接收与该人...

【技术特征摘要】
【国外来华专利技术】

1.一种用于训练数据驱动模型的方法，该数据驱动模型用于确定与人的状况相关的用户选择的参数值，该方法包括：

2.如权利要求1所述的方法，其中，由近红外区内的光图案照射该身体部位。

3.如权利要求1至2中任一项所述的方法，其中，该身体部位是面部。

4.如权利要求1至3中任一项所述的方法，其中，确定皮肤图案特征包括将该图像裁剪成多个部分图像，其中，每个部分图像都包含图案特征。

5.如权利要求1至4中任一项所述的方法，其中，使用卷积神经网络来确定皮肤图案特征。

6.如权利要求1至5中任一项所述的方法，其中，该方法包括从用户界面接收与该人的状况相关的用户选择的参数。

7.如权利要求1至6中任一项所述的方法，其中，训练多于一种数据驱动模型并选择最佳拟合的模型。

8.如权利要求1至7中任一项所述的方法，其中，该方法进一步包括用新数据集重新训练经训...

【专利技术属性】
技术研发人员：C·赫斯，V·C·科克勒，C·伦纳茨，F·希克，J·格罗斯霍尔特豪斯，
申请(专利权)人：特里纳米克斯股份有限公司，
类型：发明
国别省市：