基于端到端深度学习的面部视频高质量血容量脉冲信号预测方法

本发明公开了一种基于端到端深度学习的面部视频高质量血容量脉冲信号预测方法，包括：1)获取面部视频与参考信号并预处理；2)搭建血容量脉冲信号预测网络，并对预处理后的人脸图像序列进行处理，得到预测的血容量脉冲信号；3)设置损失函数训练网络，得到最优血容量脉冲信号预测模型，用于预测高质量的血容量脉冲信号。本发明通过端到端深度学习网络模型将面部视频映射为高质量的血容量脉冲信号，从而为非接触式生理参数检测技术提供高质量的生理信号保障。