[发明专利]一种基于掩码神经网络独立成分分解原理的心率检测方法

权利要求书

1.一种基于掩码神经网络独立成分分解原理的心率检测方法，其特征在于，包括以下步骤：

S1、输入被检测者的面部特征数据；

S2、提取被检测者的面部特征信息；

S3、分析被检测者的面部特征信息，筛选出关键面部特征信息，计算其像素均值，输出关键面部特征的信号；

S4、分解该信号，输出多个子信号；

S5、筛选多个子信号，输出符合要求的心率信号；

S6、整合心率信号，建立心率曲线；

S7、分析心率曲线，输出心率指标信息；

步骤S4中，分解信号的方法如下：

S41、输入时域信号，作快速傅里叶变换，转化为频域信号；

S42、将频域信号输入到掩码神经网络，获取频率掩码，将频率掩码与频域信号相乘，输出滤波后的频域信号；

S43、输入滤波后的频域信号，作快速傅里叶逆变换，还原成时域信号，获得子信号；

S44、将原始时域信号与S43获得的子信号做差值，获得新信号；

S45、输入新信号，重复步骤S41-S44，输出多个子信号；

步骤S4中，还计算时域信号与子信号的差值时，代入信号损失，该信号损失的计算公式如下：，其中，为原始信号，为第个子信号；其中，掩码神经网络采用变分自编码器。