一种基于面部视频流与多模型级联的心脏病预测方法

一种基于面部视频流与多模型级联的心脏病预测方法，涉及心脏病预测领域，解决了现有的心电数据的分析对采集设备质量和标注数据的完整性依赖较高，鲁棒性较差等问题。所述方法包括：采用面部检测方法定位并追踪视频中的面部区域，采用积分图优化对视频中的面部视频流数据所截取的视频帧进行预处理；利用自相关函数提取视频帧中心电信号的周期性特征，计算心电信号点时间戳与视频帧时间戳的时间差，采用最小差值法或插值算法，提取心电信号的动态特征，并与面部视频流信号的时空动态特征进行深度融合，利用KNN算法捕捉心电信号局部动态特征分布，通过贝叶斯优化对GBDT模型的超参数进行调优，采用交叉验证对GBDT模型进行多维度性能评估。