视频远程生理测量交叉验证特征分离源代码发布

资源摘要信息: "基于视频的远程生理测量通过交叉验证的特征解开" 是一篇在ECCV 2020会议上发表的论文，该论文的源代码现已提供下载。本代码项目是一个基于视频数据进行远程生理信号测量的研究，涉及到使用深度学习技术来解开视频信号中的生理特征，并通过交叉验证技术提高特征的解码准确度。 该研究涉及到的关键技术包括： 1. 视频处理技术：通过分析视频信号来提取与生理信号相关的特征。 2. 交叉验证技术：一种统计方法，用于评估并提高模型的泛化能力。 3. 特征解离技术：通过深度学习模型将视频中的生理特征与非生理特征分离出来。 4. 面部地标检测技术：利用SeetaFaceEngine和OpenFace等引擎检测面部关键点，作为提取生理信号的参考。 开发环境要求： - Matlab 2018b：用于数据处理和MSTmap生成。 - Python 2.7：源代码的主要编程语言。 - Pytorch 0.4.1：作为深度学习框架，实现神经网络的构建和训练。 数据处理方面： - VIPL-HR 数据库：为本研究的主要数据集，可以访问其扩展版本VIPL-HR-V2。 - OBF数据库：另一个用于研究的数据集，如需更多信息，需联系研究者李小白。 - MSTmap生成过程：详细信息可以在MSTmap_generation文件夹中找到，需要使用Matlab进行操作。 训练过程： - 代码提供的训练过程是一个简化示例，需要根据使用者的数据集调整数据加载器（Dataloader）以及训练和测试相关的功能。 使用说明： - 需要下载代码包并阅读项目的README.md文件，以了解如何使用代码以及如何根据自己的数据集进行适当的调整。 本代码包的文件名称列表为CVD-Physiological-Measurement，表明了代码包内容与基于视频的生理测量相关。 此外，标签"python"指明了源代码的开发语言，即Python，对于希望进行代码复现或进一步开发的研究人员来说，理解Python编程语言以及相关库（如PyTorch）的使用是必需的。 在使用该代码进行远程生理测量研究时，研究者需要注意数据的隐私和伦理问题，因为这些数据可能包含敏感信息。同时，由于本代码是基于特定版本的软件和框架开发的，代码的兼容性和运行环境的搭建也是研究者需要注意的问题。