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一种基于区域候选框生成和多尺度ROI融合的抗运动干扰远程心率测量方法，首先，在初始面部边界框周围生成25个不同大小的边界框，分别提取每个边界框对应的脉搏信号进行第一次信号最优筛选；其次，利用八邻域信号筛选法消除跟踪算法带来的运动抖动影响；最后，构建多尺度ROI的视频金字塔来提高信号的多样性并进行信号特征融合。本发明对运动场景下的心率测量精度有很好的提升。

一种基于稳定轨迹人脸跟踪的非接触式人体心率测量方法，所述方法包括以下步骤：步骤1，基于阈值方法，通过阈值判断两帧图像的地标轮廓近似情况，若当前帧地标与上帧地标近似，则当前帧沿用地标，以此解决地标抖动的问题。步骤2，针对人脸晃动，结合左右眼地标中点计算角度旋转矫正晃动的人脸，以便提取相同皮肤区域。步骤3，利用POS算法从皮肤颜色信号中提取出脉搏信号。步骤4，利用FFT变换，从脉搏信号中估计出心率。本发明主要通过地标稳定和旋转矫正来实现人脸地标的检测与跟踪，结合POS算法和FFT变换来实现非接触式人体心率测量。

基于视觉传感器采集光流特征的精神疾病识别系统，包括依次连接的精神疾病专家问诊视频数据预处理模块、面部应激单元提取模块、光流变化特征单元构建模块、分类模型构建模块、患者的精神疾病类别识别模块，精神疾病专家问诊视频数据预处理模块将患者面部图片馈送到面部应激单元提取模块，面部应激单元提取模块将光流计算方法和患者面部图片序列馈送到光流变化特征单元构建模块，光流变化特征单元构建模块将光流变化特征单元分别馈送到分类模型构建模块和患者的精神疾病类别识别模块，分类模型构建模块将分类模型馈送到患者的精神疾病类别识别模块。本发明在已有良好清晰度的用户面部视频的条件下，实现了精神疾病和正常人样本的分类识别。

本发明公开了一种基于多视图颌姿态估计的正畸治疗监测方法及装置。给定正畸前3D颌模型和正畸后RGB口腔扫描视频，首先训练牙齿视频实例分割模型，得到每个牙齿的实例分割掩码，其中设计了实例传播模块，只需要使用框位置、类分数和语义分割掩码就可以构造时域中的实例关系；本发明设计了时间一致性损失，用来学习相同实例在帧之间保持高度相似性的特征编码；然后利用数据驱动的方法结合多视图几何关系优化估计固定牙齿框架的颌姿态，通过双向约束的姿态跟踪推断不包含固定牙齿的帧中的颌姿态；最后利用基于迭代的方法估计每个正畸牙齿的相对位姿变化。本发明方法能够在未获取正畸后3D颌模型时准确估计正畸牙齿的姿态变化，实现正畸治疗的有效监测。