利用面部视频估计心率和血压的相移远程光电测量
原文中文，约300字，阅读约需1分钟。发表于：。通过深度学习建立的两阶段视觉远程光电测量网络 (DRP-Net) 和边界血压网络 (BBP-Net) 可估算心率和血压，其中 DRP-Net 用于估算心率，BBP-Net 通过分析不同部位的光电信号的相位差估算收缩压与舒张压。与最近的方法相比，本方法在心率估算上减小了 34.31% 的平均绝对误差 (MAE)。
本文介绍了一种基于生理测量的新型DeepFake检测框架，利用远程光电测量心率（rPPG）方法来分析视频序列中与人类皮肤微小颜色变化相关的信息，以便更好地检测制造的DeepFake视频。该检测方法在Celeb-DF和DFDC数据库上达到了98%以上的AUC，超过了现有技术的水平，并证明了基于生理测量的假检测器成功检测了最新的DeepFake视频。
