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龙图腾网获悉南京邮电大学申请的专利基于人脸视频的心率估计方法及装置获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN114495213B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-13发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202210027249.6，技术领域涉及：G06V40/16；该发明授权基于人脸视频的心率估计方法及装置是由谢世朋;陈旺设计研发完成，并于2022-01-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于人脸视频的心率估计方法及装置在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于人脸视频的心率估计方法及装置，通过对人脸视频的分析以估计心率值，包括对人脸视频进行预处理得到视频数据集，并分为训练集、验证集和测试集；构建包括ResNet网络和ConvLSTM网络的融合网络，ResNet网络包括瓶颈残差模块，以提高ResNet网络的性能；将训练集输入融合网络并进行训练，得到网络训练模型；将验证集输入网络训练模型进行验证，并通过损失函数计算损失，得到最终网络训练模型；将测试集输入最终网络训练模型，得到心率估计值；跨数据集测试，提高模型的精度。本发明通过在ResNet网络增加瓶颈残差模块，提高了ResNet网络的计算效率，使其能更好的训练深度较大的神经网络；通过融入ConvLSTM网络，能够充分利用全局特征，提高心率估计值的准确度。

本发明授权基于人脸视频的心率估计方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于人脸视频的心率估计方法，通过对人脸视频的分析以估计心率值，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1、对所述人脸视频进行预处理得到视频数据集，并将所述视频数据集分为训练集、验证集和测试集；预处理包括对所述人脸视频进行分割和裁剪，通过所述人脸视频的颜色变化信息对所述人脸视频进行分割，以保留所述人脸视频中的面部区域；对分割完成的人脸视频进行裁剪，得到若干个帧数相同的视频片段； 步骤2、构建融合网络，所述融合网络包括ResNet网络和ConvLSTM网络，所述ResNet网络包括瓶颈残差模块，以提高所述ResNet网络的性能； 步骤3、将所述训练集输入所述融合网络并进行训练，得到网络训练模型； 步骤4、将所述验证集输入所述网络训练模型进行验证，并通过损失函数计算损失，若损失不在误差范围内，则修改所述网络训练模型并返回步骤3；若损失在误差范围内，则得到最终网络训练模型； 步骤5、将所述测试集输入所述最终网络训练模型，得到心率估计值； 步骤6、跨数据集测试，以提高所述最终网络训练模型的精度以及所述心率预估值的准确度； 步骤2中所述融合网络以ResNet网络为主干并在所述ResNet网络中融入ConvLSTM网络，所述ResNet网络包括最大池化层、模块层、全连接层和平均池化层，所述ConvLSTM网络设于所述模块层和全连接层之间，所述融合网络还包括设于所述ConvLSTM网络和全连接层之间的门控循环单元，所述模块层设有四个且均包括所述瓶颈残差模块； 所述门控循环单元包括一个复位门和一个更新门，所述瓶颈残差模块包括三个卷积层，卷积核大小分别为1×1、3×3和1×1； 步骤1中预处理还包括计算所述视频片段的时空图，具体的：所述视频片段中不同帧之间的面部区域对齐，且将所述面部区域转化为YUV颜色空间，同时将所述面部区域划分为若干个ROI块，其中，第t帧第i个ROI块的平均颜色值为： 其中，Cx,y,t表示来自所述YUV颜色空间不同维度的第t帧处的x,y值，|ROIi|表示第i个ROI块的面积，串联同一位置但不同帧的ROI块的平均颜色值，以得到该位置的时间序列，对若干个所述时间序列进行排列，以得到所述时空图。

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