基于改进DRSN的人脸视频心率检测方法研究
赵娅1
吕浩原1
田晓彩2
陆谣1
1.东北石油大学计算机与信息技术学院 大庆 1633182.湖南省人民医院 长沙 410000
摘要：目前基于人脸视频的非接触式心率检测方法存在噪声干扰大、准确率低、鲁棒性差等问题.论文提出一种基于改进DRSN的人脸视频心率检测方法,可以有效解决上述问题.改进DRSN网络一方面将原DRSN网络中的SENet修改为ECA-Net,以有效避免SENet降维对学习通道注意力的影响,同时保持通道间的信息共享,让通道注意力机制可以更好地服务于软阈值函数;另一方面将原DRSN网络中的ReLU激活函数替换为Leaky ReLU,以减少由ReLU激活函数导致的死亡神经元出现.实验结果表明,该方法在VIPL数据集上MAE减少了18.7%、RMSE减少了17.6%、SD减少了17.9%、皮尔逊相关系数r增加了4.3%;在PURE数据集上MAE减少了9.5%、RMSE减少了15.2%、SD减少了10%、皮尔逊相关系数r增加了0.3%.经验证,改进后的人脸视频心率检测方法检测精度更高、抗干扰能力更强,有效提高了人脸视频心率检测的准确性和鲁棒性.
关键词：DRSN人脸视频心率检测ECA-NetLeaky ReLU
分类号：TP391(计算技术、计算机技术)
资助基金：黑龙江省自然科学基金项目(LH2022F006)湖南省卫生健康委科研课题(202103101352)
论文发表日期：2025-11-20
在线出版日期：2026-01-28（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：7( 3155-3161 )
英文信息