論文の概要: Meta-rPPG: Remote Heart Rate Estimation Using a Transductive Meta-Learner

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2007.06786v1
• Date: Tue, 14 Jul 2020 03:01:46 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-10 15:20:00.556951
• Title: Meta-rPPG: Remote Heart Rate Estimation Using a Transductive Meta-Learner
• Title（参考訳）: Meta-rPPG:トランスダクティブメタラーナーを用いた遠隔心拍数推定
• Authors: Eugene Lee, Evan Chen, Chen-Yi Lee
• Abstract要約: リモート光胸腺撮影(r)による遠隔心拍数推定 自己監督型重み調整のための試験(デプロイ)において,未ラベルのサンプルを抽出するトランスダクティブメタラーナを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.701494085639007
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Remote heart rate estimation is the measurement of heart rate without any physical contact with the subject and is accomplished using remote photoplethysmography (rPPG) in this work. rPPG signals are usually collected using a video camera with a limitation of being sensitive to multiple contributing factors, e.g. variation in skin tone, lighting condition and facial structure. End-to-end supervised learning approach performs well when training data is abundant, covering a distribution that doesn't deviate too much from the distribution of testing data or during deployment. To cope with the unforeseeable distributional changes during deployment, we propose a transductive meta-learner that takes unlabeled samples during testing (deployment) for a self-supervised weight adjustment (also known as transductive inference), providing fast adaptation to the distributional changes. Using this approach, we achieve state-of-the-art performance on MAHNOB-HCI and UBFC-rPPG.
• Abstract（参考訳）: 遠隔心拍数推定は、被験者と物理的に接触することなく心拍数を計測し、この研究で遠隔胸腔鏡(rPPG)を用いて達成する。 rPPG信号は通常、皮膚のトーンの変化、照明条件、顔の構造など、複数の要因に敏感なビデオカメラを使用して収集される。 エンドツーエンドの教師あり学習アプローチは、トレーニングデータが豊富で、テストデータやデプロイメント中の分散からあまり逸脱しない分布をカバーしている。 展開中の予期せぬ分布変化に対処するため,自己監督型重み調整(トランスダクティブ推論)のための試験(デプロイ)中に未ラベルのサンプルを採取し,分布変化に迅速に適応するトランスダクティブメタラーナを提案する。 このアプローチを用いて,MAHNOB-HCIとUBFC-rPPGの最先端性能を実現する。

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