聲明

摘要

英文摘要

目錄

1緒論

1．1研究背景和意義

1．2遠(yuǎn)程光電容積脈搏波描記法

1．2．1rPPG檢測心率原理

1．2．2rPPG測量算法流程

1．3國內(nèi)外研究現(xiàn)狀

1．3．1傳統(tǒng)rPPG心率信號(hào)檢測算法

1．3．2深度學(xué)習(xí)rPPG心率信號(hào)檢測算法

1．4論文研究內(nèi)容與結(jié)構(gòu)框架

2相關(guān)理論基礎(chǔ)介紹

2．1深度學(xué)習(xí)理論基礎(chǔ)

2．1．1神經(jīng)元和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

2．1．2卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

2．2注意力機(jī)制

2．2．1自注意力機(jī)制

2．2．2多頭注意力機(jī)制

2．2．3視覺Transformer架構(gòu)

2．2．4空間注意力機(jī)制

2．3多尺度金字塔機(jī)制

2．4輕量化網(wǎng)絡(luò)

2．4．1MobileNet

2．4．2GhostNet

2．4．3評估指標(biāo)

2．5本章小結(jié)

3基于Transformer多尺度特征融合的心率信號(hào)測量

3．1整體架構(gòu)

3．2基于Transformer多尺度特征融合的心率信號(hào)測量網(wǎng)絡(luò)

3．2．1數(shù)據(jù)預(yù)處理

3．2．2分塊化處理

3．2．3淺層多尺度特征提取融合模塊

3．2．4深層時(shí)空差分特征建模階段

3．3實(shí)驗(yàn)設(shè)置

3．3．1數(shù)據(jù)集

3．3．2損失函數(shù)

3．3．3評價(jià)指標(biāo)

3．3．4實(shí)驗(yàn)環(huán)境和平臺(tái)

3．4實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析

3．4．1不同架構(gòu)網(wǎng)絡(luò)模型對比實(shí)驗(yàn)

3．4．2不同網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)消融實(shí)驗(yàn)

3．4．3跨數(shù)據(jù)集泛化實(shí)驗(yàn)

3．5本章小結(jié)

4基于可學(xué)習(xí)門控時(shí)移及重參化的輕量化心率信號(hào)測量

4．1整體架構(gòu)

4．2基于可學(xué)習(xí)門控時(shí)移及重參化的輕量化心率信號(hào)測量網(wǎng)絡(luò)

4．2．1可學(xué)習(xí)門控時(shí)移模塊

4．2．2重參化深度特征提取姨塊

4．2．3基于PConv的空間注意力掩碼

4．3實(shí)驗(yàn)設(shè)置

4．3．1數(shù)據(jù)集

4．3．2損失函數(shù)

4．3．3評價(jià)指標(biāo)

4．3．4實(shí)驗(yàn)環(huán)境和平臺(tái)

4．4實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析

4．4．1不同架構(gòu)網(wǎng)絡(luò)模型對比實(shí)驗(yàn)

4．4．2不同架構(gòu)網(wǎng)絡(luò)運(yùn)算成本計(jì)算

4．4．3不同網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)消融實(shí)驗(yàn)研究

4．4．4超參數(shù)實(shí)驗(yàn)

4．5本章小結(jié)

5基于移動(dòng)端的面部視頻生理信號(hào)檢測系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)

5．1系統(tǒng)開發(fā)需求分析與框架設(shè)計(jì)

5．2系統(tǒng)邏輯結(jié)構(gòu)與模塊設(shè)計(jì)

5．3系統(tǒng)開發(fā)及運(yùn)行環(huán)境

5．4系統(tǒng)各功能模塊實(shí)現(xiàn)

5．4．1用戶登錄及功能選擇

5．4．2人臉檢測模塊

5．4．3實(shí)時(shí)生理信號(hào)檢測模塊

5．4．4生理信號(hào)結(jié)果記錄模塊

5．4．5后臺(tái)信息管理模塊

5．5系統(tǒng)效果驗(yàn)證與測試

5．6本章小結(jié)

6總結(jié)與展望

6．1論文總結(jié)

6．2論文展望

參考文獻(xiàn)

致謝

攻讀學(xué)位期間發(fā)表的學(xué)術(shù)論文

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