生理特征提取模型的训练方法和远程心率测量方法技术

公开了一种生理特征提取模型的训练方法和远程心率测量方法，所述训练方法包括：获取包含面部区域的视频和作为心率波形数据的标签；从视频中提取面部区域；通过第一编码器分离出非生理特征；通过第二编码器分离出生理特征；通过第三编码器对标签进行编码以获得用于表征心率波形数据的第三特征；将由非生理特征与生理特征拼接而得的第一拼接特征和由非生理特征与第三特征拼接而得的第二拼接特征输入到生成对抗网络的生成器来生成伪面部区域，并且将面部区域和伪面部区域输入到生成对抗网络的鉴别器对伪面部区域进行判别；以及对第一编码器、第二编码器、第三编码器、生成器和鉴别器进行联合训练，直至鉴别器无法区分。

【技术实现步骤摘要】

本公开涉及远程心率测量领域，具体地，本公开提供了一种生理特征提取模型的训练方法、远程心率方法、计算机可读存储介质和系统。

技术介绍

1、远程光电容积脉搏波描记法(remote photoplethysmography,rppg)是一种利用摄像头捕捉皮肤组织的光吸收变化来间接测量心率的技术。rppg的具体原理为，每次心脏收缩和舒张引起血液中的血红蛋白浓度发生变化，使得对外界光照的吸收量发生变化，进而导致面部皮肤颜色也发生变化。通过摄像机、电脑或者手机摄像头等高分辨率成像设备可以捕捉到这种微弱的肤色变化，并且通过信号处理等方式就可以直观地检测到人体的心跳周期。

2、近年来，基于rppg的深度学习方法在心率测量任务中被广泛研究。深度学习方法能够自动地从大量数据中学习到心率相关的特征表示而不受限于各种假设条件。rppg信号提取通常需要大量带有标签(即金标准生理信号)的训练数据集，其中每个样本都需要手动标注心率信息。以往基于深度学习的rppg心率估计方法严重依赖包括金标准(groundtruth,gt)生理信号的数据集，而获取金标准生理信号通常需要使用接本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种生理特征提取模型的训练方法，其特征在于，所述训练方法包括：

2.根据权利要求1所述的训练方法，其特征在于，对所述第一编码器、所述第二编码器、所述第三编码器、所述生成器和所述鉴别器进行联合训练的步骤包括：

3.根据权利要求1所述的训练方法，其特征在于，所述训练方法还包括：步骤A2-1、对所述面部区域进行通道分离以获得红色通道、蓝色通道和绿色通道，其中，步骤A3中的所述第一特征由所述第一编码器从所述红色通道和所述蓝色通道中分离出来，且步骤A4中的所述第二特征由所述第二编码器从所述绿色通道中分离出来。

4.根据权利要求1所述的训练方法，其特征在于，所...

【技术特征摘要】

1.一种生理特征提取模型的训练方法，其特征在于，所述训练方法包括：

2.根据权利要求1所述的训练方法，其特征在于，对所述第一编码器、所述第二编码器、所述第三编码器、所述生成器和所述鉴别器进行联合训练的步骤包括：

3.根据权利要求1所述的训练方法，其特征在于，所述训练方法还包括：步骤a2-1、对所述面部区域进行通道分离以获得红色通道、蓝色通道和绿色通道，其中，步骤a3中的所述第一特征由所述第一编码器从所述红色通道和所述蓝色通道中分离出来，且步骤a4中的所述第二特征由所述第二编码器从所述绿色通道中分离出来。

4.根据权利要求1所述的训练方法，其特征在于，所述视频的至少一部分是不具有对应的所述标签的无标签视频，并且

5.一种远程心率测量方法，其特征在于，所述远程心率测量方法包括：

6.根据权利要求5所述的远程心率测量方法，其特征在于，所述估计器包括输入层、卷积层、激...

【专利技术属性】
技术研发人员：关舒月，李永春，潘瑶，童心，陈宪语，李东亮，罗译飞，
申请(专利权)人：沈阳康慧类脑智能协同创新中心有限公司，
类型：发明
国别省市：