基于生成对抗学习的标准rPPG信号生成

来源：电讯技术杂志2024年第7期北京时间：

作者：涂晓光,胡哲昊,胡俊强,刘建华,雷霞,刘宇昂,王宇,冯子亮

单位：(1.四川大学 计算机学院，成都 610065;2.中国民用航空飞行学院 航空电子电气学院，四川 广汉 618307;3.中国民用航空飞行学院新津分院，成都 611431)

摘要：为了提高生成远程光电容积脉搏波描记法(remote Photoplethysmography，rPPG)信号的波形规律性，降低心率计算难度，提出了一种标准化rPPG的信号生成方法。将人脸视频输入到生成对抗网络的生成器中，生成器通过有标签数据进行监督训练，预测得到人脸视频中蕴含的rPPG信号。为了进一步优化生成器的预测结果，使用数学建模方法生成标准的rPPG信号，并将其与生成器预测的信号同时输入至判别器中进行对抗学习，不断优化生成器参数，使得生成器能够学习标准信号的波形分布。这样，生成器预测的信号波形在形态上更接近于真实rPPG信号的波形分布，从而有利于后续心率计算。在不同数据集上进行的实验结果表明，该方法可以显著提高预测的准确性，且拥有更高的信噪比。

关键词：非接触式心率测量；远程光电容积脉搏波描记法；生成式对抗网络；

基金资助：中国博士后科学基金（2022M722248）；四川省无人系统智能感知控制技术工程实验室开放课题（WRXT2021-001）