非接触式胎儿心率检测

胎儿心率检测是围产期常规检测,是评估孕妇和胎儿健康的主要生理指标.相对现有的接触式胎心检测技术,本文提出一种更为便捷,成本低廉的非接触式胎儿心率提取算法.首先基于欧拉视频颜色放大技术,对视频中颜色信号放大.其次,利用光电容积脉搏波描记法提取血液容积脉冲信号,并对母体噪声进行分离,计算功率谱密度提取.将采集到的胎心率,与医院专用胎心设备检测的结果进行定量分析,数据表明可以达到96%的准确度.     

基于多标签神经网络的行人属性识别

在多标签行人属性识别的问题中,为了充分利用标签之间的相关性,解决传统方法识别准确率低和效率慢的问题,提出了一个多标签卷积神经网络。该网络在一个统一的网络框架下识别行人多个属性。把行人的多个属性看作是一个序列,然后构建了一个时序分类模型。提出的方法不仅避免了复杂的多输入MLCNN网络,也不需要多次训练单标签分类模型。实验结果表明,本文方法准确率均优于SIFT+SVM和多输入的MLCNN模型,平均准确率达到了90.41%。