Fugu-MT 論文翻訳(概要): Advancing Non-Contact Vital Sign Measurement using Synthetic Avatars

論文の概要: Advancing Non-Contact Vital Sign Measurement using Synthetic Avatars

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2010.12949v1
Date: Sat, 24 Oct 2020 18:31:57 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-10-03 11:50:37.139571
Title: Advancing Non-Contact Vital Sign Measurement using Synthetic Avatars
Title（参考訳）: 合成アバターを用いた非接触バイタルサイン計測の進歩
Authors: Daniel McDuff, Javier Hernandez, Erroll Wood, Xin Liu, Tadas Baltrusaitis
Abstract要約: 非接触生理測定は、低コストで非侵襲的な健康モニタリングを提供する可能性がある。機械ビジョンのアプローチは、注釈付きビデオデータセットの可用性と多様性によって制限されることが多い。本研究は,顔の血流変化を呈する合成アバターの使用を提案する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 19.596032954145333
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Non-contact physiological measurement has the potential to provide low-cost, non-invasive health monitoring. However, machine vision approaches are often limited by the availability and diversity of annotated video datasets resulting in poor generalization to complex real-life conditions. To address these challenges, this work proposes the use of synthetic avatars that display facial blood flow changes and allow for systematic generation of samples under a wide variety of conditions. Our results show that training on both simulated and real video data can lead to performance gains under challenging conditions. We show state-of-the-art performance on three large benchmark datasets and improved robustness to skin type and motion.
Abstract（参考訳）: 非接触生理測定は、低コストで非侵襲的な健康モニタリングを提供する可能性がある。しかし、機械ビジョンのアプローチは、しばしば注釈付きビデオデータセットの可用性と多様性によって制限され、複雑な実生活条件への一般化が不十分になる。これらの課題に対処するために, 顔の血流の変化を呈し, 多様な条件下での試料の系統的生成を可能にする合成アバターの使用を提案する。その結果,シミュレーションおよび実映像データのトレーニングは,課題条件下での性能向上につながる可能性が示唆された。 3つの大規模ベンチマークデータセットで最先端のパフォーマンスを示し,スキンタイプと動作に対するロバスト性を改善した。

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