論文の概要: Real-time Webcam Heart-Rate and Variability Estimation with Clean Ground
Truth for Evaluation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2012.15846v1
- Date: Thu, 31 Dec 2020 18:57:05 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-04-17 16:56:50.099390
- Title: Real-time Webcam Heart-Rate and Variability Estimation with Clean Ground
Truth for Evaluation
- Title（参考訳）: クリーングラウンド真実を用いたリアルタイムWebカメラハートレートと変動評価
- Authors: Amogh Gudi, Marian Bittner, Jan van Gemert
- Abstract要約: リモートフォトプレチモグラフィ(r)は、カメラを使って人の心拍数(hr)を推定する
HRVは、心臓の鼓動の間の間隔における微細な変動の尺度です。
新しいフィルタリングとモーション抑制を備えた洗練された効率的なリアルタイムrパイプラインを紹介します。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.883261192383612
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Remote photo-plethysmography (rPPG) uses a camera to estimate a person's
heart rate (HR). Similar to how heart rate can provide useful information about
a person's vital signs, insights about the underlying physio/psychological
conditions can be obtained from heart rate variability (HRV). HRV is a measure
of the fine fluctuations in the intervals between heart beats. However, this
measure requires temporally locating heart beats with a high degree of
precision. We introduce a refined and efficient real-time rPPG pipeline with
novel filtering and motion suppression that not only estimates heart rates, but
also extracts the pulse waveform to time heart beats and measure heart rate
variability. This unsupervised method requires no rPPG specific training and is
able to operate in real-time. We also introduce a new multi-modal video
dataset, VicarPPG 2, specifically designed to evaluate rPPG algorithms on HR
and HRV estimation. We validate and study our method under various conditions
on a comprehensive range of public and self-recorded datasets, showing
state-of-the-art results and providing useful insights into some unique
aspects. Lastly, we make available CleanerPPG, a collection of human-verified
ground truth peak/heart-beat annotations for existing rPPG datasets. These
verified annotations should make future evaluations and benchmarking of rPPG
algorithms more accurate, standardized and fair.
- Abstract（参考訳）: RPPG(Remote Photo-plethysmography)は、カメラを用いて人の心拍数(HR)を推定する。
心拍数がどのように人のバイタルサインに関する有用な情報を提供するかと同様に、基礎となる生理的・心理学的条件についての洞察は心拍変動(HRV)から得られる。
HRVは心拍間の微妙な変動の尺度である。
しかし、この測定には高い精度で心臓の鼓動を時間的に位置決めする必要がある。
本稿では,心拍数を推定するだけでなく,パルス波形を心拍数に抽出し,心拍変動を計測する,新しいフィルタリングと運動抑制機能を備えた高効率リアルタイムrPPGパイプラインを提案する。
この教師なしの方法は、rPPG特有の訓練を必要とせず、リアルタイムで動作することができる。
また、HRおよびHRV推定におけるrPPGアルゴリズムの評価に特化して設計された、新しいマルチモーダルビデオデータセットであるVicarPPG 2を導入する。
提案手法を,公開および自己記録データセットの包括的範囲において様々な条件下で検証・検討し,最先端の結果を示し,いくつかのユニークな側面について有用な洞察を提供する。
最後に、既存のrPPGデータセットに対して、人間による検証済みの真理ピーク/ハイトビートアノテーションのコレクションであるCleanerPPGを利用可能にします。
これらの検証済みアノテーションは、rppgアルゴリズムの将来の評価とベンチマークをより正確で、標準化され、公平にする。
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