综述 | 浏览量 : 0 下载量: 1231 CSCD: 0
  • 导出

  • 分享

  • 收藏

  • 专辑

    • 人脸视频中心率变异性参数估计方法综述

    • Review of heart rate variability parameter estimation methods in facial video

    • 本综述探讨了基于人脸视频的心率变异性估计技术,突出了其在健康监测和疾病诊断中的无创性和实时监控的优势。深度学习技术在HRV估计方面因其强大的模式识别能力,能够有效提取复杂视觉特征和处理非线性生理信号,在提高估计精度方面展现出显著优势。本综述旨在提供基于人脸视频的HRV估计技术的全面视角,为学术界和工业界的技术创新和应用拓展提供重要参考。
    • 2025年30卷第4期 页码:953-976   

      收稿:2024-06-13

      修回:2024-09-12

      纸质出版:2025-04-16

    • DOI: 10.11834/jig.240314     

    移动端阅览

  • 周才英, 占新龙, 魏远旺, 张先超, 李永刚, 王超超, 叶晓朗. 2025. 人脸视频中心率变异性参数估计方法综述. 中国图象图形学报, 30(04):0953-0976 DOI: 10.11834/jig.240314.
    Zhou Caiying, Zhan Xinlong, Wei Yuanwang, Zhang Xianchao, Li Yonggang, Wang Chaochao, Ye Xiaolang. 2025. Review of heart rate variability parameter estimation methods in facial video. Journal of Image and Graphics, 30(04):0953-0976 DOI: 10.11834/jig.240314.
  •  
  •  
文章被引用时,请邮件提醒。
提交

相关作者

郝雯 西安理工大学计算机科学与工程学院;陕西省网络计算与安全技术重点实验室
左占彬 西安理工大学计算机科学与工程学院
卢翰森 西安理工大学计算机科学与工程学院
梁玮 西安理工大学计算机科学与工程学院;陕西省网络计算与安全技术重点实验室
金海燕 西安理工大学计算机科学与工程学院;陕西省网络计算与安全技术重点实验室
石争浩 西安理工大学计算机科学与工程学院;陕西省网络计算与安全技术重点实验室
王正宝 西北工业大学计算机学院
曾振轩 西北工业大学计算机学院

相关机构

西安理工大学计算机科学与工程学院
陕西省网络计算与安全技术重点实验室
西北工业大学计算机学院
中国移动通信有限公司研究院
大连交通大学中车学院
0