DD-rPPGNet: 无监督心率估计的去除干扰和特征学习
原文中文，约400字，阅读约需1分钟。发表于：。提出一种新颖的去干扰和描述性远程光电容抗图（DD-rPPGNet）用于消除远程光电容抗图特征中的干扰并学习真实的远程光电容抗图信号。通过设计一种创新的无监督模型来估计干扰，利用对比学习从训练数据和其增强版本中估计初始远程光电容抗图信号，并使用估计的干扰特征得到去干扰的远程光电容抗图特征，并使得远程光电容抗图信号与干扰不同。通过使用 3D...
提出了一种新颖的去干扰和描述性远程光电容抗图（DD-rPPGNet）方法，用于消除干扰并学习真实的远程光电容抗图信号。通过无监督模型估计干扰，利用对比学习估计初始信号，并使用估计的干扰特征得到去干扰的特征。使用3DLDC捕获细微的色度变化，提高光电容抗图估计性能。实验证明，DD-rPPGNet具有竞争力的性能。
