論文の概要: Video-based Remote Physiological Measurement via Cross-verified Feature Disentangling

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2007.08213v1
• Date: Thu, 16 Jul 2020 09:39:17 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-09 23:26:24.847716
• Title: Video-based Remote Physiological Measurement via Cross-verified Feature Disentangling
• Title（参考訳）: クロスバージョニングによる映像を用いた遠隔生理計測
• Authors: Xuesong Niu, Zitong Yu, Hu Han, Xiaobai Li, Shiguang Shan, Guoying Zhao
• Abstract要約: 非生理的表現と生理的特徴を混同するための横断的特徴分離戦略を提案する。 次に, 蒸留された生理特性を用いて, 頑健なマルチタスク生理測定を行った。 歪んだ特徴は、最終的に平均HR値やr信号のような複数の生理的信号の合同予測に使用される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 121.50704279659253
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Remote physiological measurements, e.g., remote photoplethysmography (rPPG) based heart rate (HR), heart rate variability (HRV) and respiration frequency (RF) measuring, are playing more and more important roles under the application scenarios where contact measurement is inconvenient or impossible. Since the amplitude of the physiological signals is very small, they can be easily affected by head movements, lighting conditions, and sensor diversities. To address these challenges, we propose a cross-verified feature disentangling strategy to disentangle the physiological features with non-physiological representations, and then use the distilled physiological features for robust multi-task physiological measurements. We first transform the input face videos into a multi-scale spatial-temporal map (MSTmap), which can suppress the irrelevant background and noise features while retaining most of the temporal characteristics of the periodic physiological signals. Then we take pairwise MSTmaps as inputs to an autoencoder architecture with two encoders (one for physiological signals and the other for non-physiological information) and use a cross-verified scheme to obtain physiological features disentangled with the non-physiological features. The disentangled features are finally used for the joint prediction of multiple physiological signals like average HR values and rPPG signals. Comprehensive experiments on different large-scale public datasets of multiple physiological measurement tasks as well as the cross-database testing demonstrate the robustness of our approach.
• Abstract（参考訳）: 遠隔の生理的測定(例えば、リモート光胸腺撮影(rPPG)ベースの心拍数(HR)、心拍変動(HRV)および呼吸周波数(RF)測定)は、接触測定が不便または不可能なアプリケーションシナリオにおいて、ますます重要な役割を担っている。 生理的信号の振幅は非常に小さいため、頭部の動き、照明条件、センサーの多様性に影響を受けやすい。 これらの課題に対処するために, 生理的特徴と非生理的表現を区別し, 蒸留した生理的特徴をロバストな多タスク生理的測定に利用するクロス検証型特徴分割戦略を提案する。 まず、入力された顔の映像をマルチスケールの時空間マップ(MSTmap)に変換し、周期的生理的信号の時間的特性の大半を保持しながら、無関係な背景と雑音の特徴を抑える。 次に、2つのエンコーダを持つオートエンコーダアーキテクチャ(生理的信号と非生理的情報)への入力として、ペアワイズMSTマップを用いて、非生理的特徴とは無関係な生理的特徴を得る。 解離した特徴は、最終的に平均HR値やrPPG信号のような複数の生理的信号の合同予測に使用される。 複数の生理的測定タスクの大規模公開データセットの総合的な実験とデータベース横断試験は、我々のアプローチの堅牢性を示している。

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