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公开(公告)号：CN118891681A
公开(公告)日：2024-11-01
申请号：CN202380028532.3
申请日：2023-03-23
Applicant: 纽洛斯公司
Inventor： 弗拉基米尔·图尔琴科 , 纳雷什·温帕拉 , 马尔兹·波佐利 , 温斯顿·德·阿玛斯 , 哈桑·尼库 , 丁培 , 郑璞 , 赛义德·礼萨·穆萨维 , 叶夫根尼·卡巴科夫
Abstract: 一种用于非接触式预测生命体征、疾病或病症的健康风险、血液生物标记值和水合状态之一的系统和方法，该方法在一个或一个以上的处理器上执行，该方法包括接收捕捉人体的原始视频；使用训练的机器学习模型确定生命体征、疾病或病症的健康风险、血液生物标记值和水合状态中的一种，该机器学习模型将原始视频作为输入，该机器学习模型使用多个训练视频进行训练，其中生命体征、疾病或病症的健康风险、血液生物标记值或水合状态的基准真实值在捕捉训练视频期间是已知的；输出预测的生命体征、疾病或状况的健康风险、血液生物标记值或水合状态。
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公开(公告)号：CN114402359B
公开(公告)日：2023-11-17
申请号：CN202080064673.7
申请日：2020-06-30
Applicant: 纽洛斯公司
Inventor： 李康 , 叶夫根尼·卡巴科夫 , 温斯顿·德阿马斯 , 艾伦·丁 , 达尔山·辛格·帕内萨
Abstract: 本发明用于检测人的合成视频的系统和方法。所述方法包括：使用通过血红蛋白浓度(HC)变化训练集训练的第一机器学习模型确定血流信号，所述第一机器学习模型将来自所述被捕获图像序列中的位面集的位值作为输入，所述HC变化训练集包括来自从已知HC变化的受试者集捕获的图像的每个位面的位值；使用第二机器学习模型确定来自所述视频的血流模式是否表明是合成视频，所述第二机器学习模型将所述血流信号作为输入，使用血流训练集训练的所述第二机器学习模型包括来自其他人类受试者的多个视频中的至少一个视频的血流数据信号，对于所述其他人类受试者的多个视频，已知每个视频是否是经合成的。
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公开(公告)号：CN114402359A
公开(公告)日：2022-04-26
申请号：CN202080064673.7
申请日：2020-06-30
Applicant: 纽洛斯公司
Inventor： 李康 , 叶夫根尼·卡巴科夫 , 温斯顿·德阿马斯 , 艾伦·丁 , 达尔山·辛格·帕内萨
Abstract: 本发明用于检测人的合成视频的系统和方法。所述方法包括：使用通过血红蛋白浓度(HC)变化训练集训练的第一机器学习模型确定血流信号，所述第一机器学习模型将来自所述被捕获图像序列中的位面集的位值作为输入，所述HC变化训练集包括来自从已知HC变化的受试者集捕获的图像的每个位面的位值；使用第二机器学习模型确定来自所述视频的血流模式是否表明是合成视频，所述第二机器学习模型将所述血流信号作为输入，使用血流训练集训练的所述第二机器学习模型包括来自其他人类受试者的多个视频中的至少一个视频的血流数据信号，对于所述其他人类受试者的多个视频，已知每个视频是否是经合成的。
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