计算机应用研究

作者：张鑫,杨长强,殷若南,王梦茹,

单位：山东科技大学计算机科学与工程学院,山东青岛266590；

关键词：无接触心率估计,U-Net,多头自注意力机制,特征融合,多任务学习,

为了在光照变化和头部运动条件下实现准确稳定的无接触心率估计，基于U-Net模型提出一种融合多头自注意力机制的端到端心率估计模型rPPG-UNet。该模型通过使用U型编码器—解码器网络结构实现对生理特征的提取与重建，并使用Skip Connection连接编码器与解码器实现浅层时间特征的复用。该模型还融合多头自注意力机制来捕获生理特征的时间依赖性。最后，该模型采用多任务学习策略以提高心率估计的准确度，加速网络训练。在公开数据集上的实验结果表明，rPPG-UNet的性能优于其他基线模型，可以实现更准确的无接触心率估计。

来源：2022年第11期

《计算机应用研究》期刊编辑部

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