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Deep-rPPG: 基于深度神经网络的远程光电容积描记术

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简介：
Deep-rPPG采用深度学习技术，从视频中提取光电容积波形信号，实现无接触生理参数监测，适用于远程健康监控场景。 Deep-rPPG：基于深度学习的相机脉搏估计 硕士论文题目为“使用深度学习工具基于摄像头的脉冲估计”，该研究从视频中提取脉冲信号并已实施网络。 Chen, Weixuan 和 Daniel McDuff 在欧洲计算机视觉会议（ECCV）上发表了题为 Deepphys: Using Convolutional Attention Networks for Video-based Physiological Measurement 的论文。子彤、李晓柏和赵国英在 BMVC 程序中提出了“使用时空网络从面部视频进行远程光电容积描记器信号测量”的研究。 NVIDIA Jetson Nano 上的推理网络运行速度已进行了测试，PyTorch 和 OpenCV 结果及安装步骤可以在 nano 文件夹中找到。相应硕士论文摘要标题为 基于深度学习工具的相机脉搏估计（该摘要也已在本存储库内）。

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  • Deep-rPPG: 基于深度神经网络的远程光电容积描记术
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    Deep-rPPG采用深度学习技术，从视频中提取光电容积波形信号，实现无接触生理参数监测，适用于远程健康监控场景。 Deep-rPPG：基于深度学习的相机脉搏估计 硕士论文题目为“使用深度学习工具基于摄像头的脉冲估计”，该研究从视频中提取脉冲信号并已实施网络。 Chen, Weixuan 和 Daniel McDuff 在欧洲计算机视觉会议（ECCV）上发表了题为 Deepphys: Using Convolutional Attention Networks for Video-based Physiological Measurement 的论文。子彤、李晓柏和赵国英在 BMVC 程序中提出了“使用时空网络从面部视频进行远程光电容积描记器信号测量”的研究。 NVIDIA Jetson Nano 上的推理网络运行速度已进行了测试，PyTorch 和 OpenCV 结果及安装步骤可以在 nano 文件夹中找到。相应硕士论文摘要标题为 基于深度学习工具的相机脉搏估计（该摘要也已在本存储库内）。
     
  • 基于深度卷积神经网络的低光照图像增强
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    本研究提出了一种基于深度卷积神经网络的方法，有效提升低光照条件下图像的质量和视觉效果。通过模拟不同光照环境下的大量数据训练模型，实现自动化的图像亮度、对比度优化及噪点减少，显著改善了夜间或弱光场景中的图片清晰度与细节展现能力。 为解决低照度条件下图像质量严重下降的问题, 提出了一种基于深度卷积神经网络(DCNN)的低照度图像增强算法。该方法依据Retinex模型生成训练样本，将原始低照度图像从RGB空间转换到HSI颜色空间，在此基础上保持色度和饱和度分量不变，利用DCNN对亮度分量进行优化处理。最后再将HSI色彩模式转回RGB空间以获得最终的增强效果。实验表明, 相较于现有的主流图像增强算法, 本方法不仅能够显著提高图像的亮度与对比度、改善过增强问题，还能有效防止颜色失真现象的发生，并在主观视觉感受及客观评价指标上均有明显提升。
     
  • 基于深度卷积神经网络的剪枝优化
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    本研究探讨了通过采用深度卷积神经网络（DCNN）进行剪枝优化的方法，旨在减少模型复杂度并提高计算效率。 近年来，随着深度学习的兴起，在目标检测、图像分类、语音识别及自然语言处理等领域取得了重大突破。其中卷积神经网络在这些领域得到了广泛应用。自VGGNet出现以来，深度学习模型逐渐向更深的方向发展，这不仅增加了对硬件平台存储和运行内存的需求，还大大提高了计算量的要求。因此，在嵌入式平台上应用深度学习变得越来越困难。 为了解决这一问题，通过剪枝技术来压缩训练好的网络模型成为一种有效的方法。这种方法可以在基本保持准确率的情况下删除不重要的参数，并减小网络的复杂度，从而使得在嵌入式平台部署深度学习模型变得更加可行。
     
  • 深度卷积神经网络解析
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    《深度卷积神经网络解析》一书深入浅出地探讨了深度学习中关键的卷积神经网络架构，适用于希望理解并应用CNN技术的研究者与工程师。 深度卷积神经网络详解：本段落将对深度卷积神经网络进行详细解析。由于原内容重复出现多次，这里简化为一次性的表述以提高文章的可读性。如果需要更深入的理解或具体的技术细节，请查阅相关的学术论文和技术文档。 （注：此处重写主要是为了去掉原文中不必要的重复，并未涉及联系方式和网址等信息的处理）
     
  • 深度卷积神经网络模型
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    深度卷积神经网络模型是一种模拟人类视觉处理机制的人工智能算法，通过多层卷积和池化操作有效提取图像特征，在计算机视觉领域有广泛应用。 深度卷积神经网络是一种在图像识别等领域广泛应用的机器学习模型。它通过多层结构提取数据中的复杂特征表示，并利用反向传播算法进行训练优化。这种技术能够自动从原始像素级别信息中抽取有意义的视觉概念，从而实现高性能的目标检测、分类和分割任务。
     
  • 卷积神经网络——深度学习
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    卷积神经网络（CNN）是深度学习中用于图像识别和处理的重要模型，通过多层卷积提取特征，广泛应用于计算机视觉领域。 卷积神经网络（CNN）是深度学习领域的重要组成部分，在图像识别和处理任务中表现出色。其主要特点是利用卷积层和池化层来提取并学习图像特征，并通过多层非线性变换实现复杂模式的识别。 1. **基础知识** - **二维互相关运算**：这是卷积神经网络的基础操作，输入数组与卷积核（也叫滤波器）进行相互作用。具体来说，卷积核在输入数组上滑动，在每个位置计算子区域乘积和。 - **二维卷积层**：该过程通过将输入数据与多个卷积核执行互相关运算，并加上偏置来生成输出特征图，表示特定空间维度上的特征信息。 - **感受野**：一个重要的概念是“感受野”，即单个神经元可以接收的局部区域。随着网络层次加深，每个元素的感受野增大，能够捕捉更广泛的输入数据模式。 - **卷积层超参数**：包括填充（padding）和步幅（stride），用于控制输出尺寸的一致性和移动速度；此外还有多个输入通道的概念，这允许处理多维图像，并通过1×1的卷积核调整通道数量。 2. **简洁实现** - 使用PyTorch中的`nn.Conv2d`可以轻松创建二维卷积层。该函数接受参数如输入和输出通道数、卷积核大小、步幅以及填充等。 - `forward()`方法接收四维张量作为输入（批量大小，通道数量，高度及宽度），并返回同样结构的张量但可能改变的是特征图的数量及其尺寸。 3. **池化操作** - 池化层用于减少计算复杂度和防止过拟合。它们通过对输入数据进行下采样来实现这一点。 - 最大池化选择窗口内的最大值，而平均池化则取窗口内所有值的均值得到输出；PyTorch中的`nn.MaxPool2d`能够执行这些操作。 4. **LeNet** - LeNet是早期用于手写数字识别的一个卷积神经网络架构。它由Yann LeCun提出，包含一系列卷积层、池化层和全连接层。 5. **常见CNN模型** - **AlexNet**：在ImageNet竞赛中取得突破性进展的深度学习模型，首次证明了深层结构在网络图像识别中的有效性。 - **VGG网络（Visual Geometry Group）**：以其深且窄的设计著称，大量使用3×3卷积核以增加网络深度和复杂度。 - **NiN (Network in Network)**：引入微小的全连接层来增强特征表达能力。 - **GoogLeNet (Inception Network)**：采用创新性的“inception”模块设计，允许不同大小的滤波器并行工作以提高计算效率和模型性能。 这些架构的发展推动了卷积神经网络的进步，并使其成为现代深度学习系统的核心组成部分。对于图像分类、目标检测、语义分割及图像生成等领域而言，理解和掌握CNN的基本原理与实现方式至关重要。
     
  • 基于深度卷积神经网络的手迹识别.zip
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    本项目采用深度卷积神经网络技术，致力于提升手迹识别的准确性和效率。通过分析和学习大量手写样本数据，实现对手迹的有效识别与分类。 基于深度卷积神经网络的笔迹鉴别技术使用了一种特殊的机器学习模型——卷积神经网络（CNN或ConvNets），这种模型特别擅长处理图像相关的任务。其名称来源于该类网络中采用了数学上的卷积运算。 以下是关于卷积神经网络的一些关键组件和特性： 1. **卷积层**：这是CNN的核心部分，通过一组可学习的滤波器在输入图象上滑动来工作。每个滤波器与图像进行卷积操作后生成一个输出特征图，该图反映了局部图像特性的捕捉（如边缘、角点等）。使用多个不同类型的滤波器可以提取出多种不同的视觉特性。 2. **激活函数**：在完成卷积运算之后，通常会应用一种非线性变换来增强模型的表达能力。常用的激活函数包括ReLU（修正线性单元）、Sigmoid和tanh等。 3. **池化层**：位于卷积层之后，用于减少特征图的空间尺寸，从而降低计算复杂度并避免过拟合问题的同时保持空间结构信息不变。常见的操作有最大池化和平均池化两种方式。 4. **全连接层**：在CNN的最后阶段通常会有一系列全连接（密集）神经网络层来对提取出的信息进行分类或回归预测任务。 5. **训练过程**：类似于其他深度学习模型，通过反向传播算法及梯度下降等优化方法更新网络中的参数。在此过程中，数据集被分成若干批次以提高效率和准确性。 6. **应用领域**：CNN在计算机视觉中有广泛的应用场景，比如图像分类、目标检测、分割任务以及人脸识别技术等等，并且也扩展到了处理文本序列（例如卷积一维序列）或音频信号等非传统图像输入数据的场合。随着深度学习领域的进步，出现了许多新的模型结构和改进方法如残差网络（ResNet）、生成对抗性神经网络（GANs）中的DCGAN变体等等。 综上所述，CNN作为一种强大的工具，在各种视觉识别任务中发挥着至关重要的作用，并且其研究仍在不断发展之中。