論文の概要: Remote Pulse Estimation in the Presence of Face Masks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2101.04096v1
• Date: Mon, 11 Jan 2021 18:43:14 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-04-04 14:27:21.448296
• Title: Remote Pulse Estimation in the Presence of Face Masks
• Title（参考訳）: 顔マスクの存在下でのリモートパルス推定
• Authors: Jeremy Speth, Nathan Vance, Patrick Flynn, Kevin Bowyer, Adam Czajka
• Abstract要約: 新型コロナウイルスのパンデミックは、ウイルス感染を防ぐために保護マスクを広く使用しています。 本論文は,フェースマスクが血流パルス推定精度に与える影響を初めて解析したものである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.53679496242725
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Remote photoplethysmography (rPPG) is a known family of techniques for monitoring blood volume changes from a camera. It may be especially useful for widespread contact-less health monitoring when used to analyze face video from consumer-grade visible-light cameras. The COVID-19 pandemic has caused the widespread use of protective face masks to prevent virus transmission. We found that occlusions from face masks affect face video-based rPPG as the mean absolute error of blood volume estimation is nearly doubled when the face is partially occluded by protective masks. To our knowledge, this paper is the first to analyse the impact of face masks on the accuracy of blood volume pulse estimation and offers several novel elements: (a) two publicly available pulse estimation datasets acquired from 86 unmasked and 61 masked subjects, (b) evaluations of handcrafted algorithms and a 3D convolutional neural network trained on videos of full (unmasked) faces and synthetically generated masks, and (c) data augmentation method (a generator adding a synthetic mask to a face video). Our findings help identify how face masks degrade accuracy of face video analysis, and we discuss paths toward more robust pulse estimation in their presence. The datasets and source codes of all proposed methods are available along with this paper.
• Abstract（参考訳）: リモート光胸腺撮影(remote photoplethysmography, RPPG)は、カメラからの血液量変化をモニタリングする技術群である。 これは、消費者向けの可視光カメラからの顔ビデオを分析する際に、広範囲にわたるコンタクトレス健康監視に特に有用である。 新型コロナウイルス(covid-19)のパンデミックは、ウイルス感染を防ぐために保護マスクを広く利用した。 顔の保護マスクにより顔が部分的に遮蔽されると, 血液量推定の絶対誤差がほぼ2倍になるため, 顔用マスクの閉塞が顔用ビデオベースrppgに与える影響が確認された。 To our knowledge, this paper is the first to analyse the impact of face masks on the accuracy of blood volume pulse estimation and offers several novel elements: (a) two publicly available pulse estimation datasets acquired from 86 unmasked and 61 masked subjects, (b) evaluations of handcrafted algorithms and a 3D convolutional neural network trained on videos of full (unmasked) faces and synthetically generated masks, and (c) data augmentation method (a generator adding a synthetic mask to a face video). 本研究は,フェイスマスクが顔映像解析の精度を低下させる方法を明らかにするのに役立ち,より堅牢なパルス推定への道筋について考察する。 本論文では,提案手法のデータセットとソースコードについて述べる。

関連論文リスト

• Seeing through the Mask: Multi-task Generative Mask Decoupling Face Recognition [47.248075664420874]
  現在の一般的な顔認識システムは、隠蔽シーンに遭遇する際の重大な性能劣化に悩まされている。 本稿では,これら2つのタスクを協調的に扱うために,マルチタスクのgEnerative mask dEcoupling Face Recognition (MEER) ネットワークを提案する。 まず,マスクと識別情報を分離する新しいマスクデカップリングモジュールを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-11-20T03:23:03Z)
• A transfer learning approach with convolutional neural network for Face Mask Detection [0.30693357740321775]
  本稿では,トランスファー学習とインセプションv3アーキテクチャに基づくマスク認識システムを提案する。 マスクやマスクのない顔に加えて、マスクの誤用も検出できる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-29T07:38:33Z)
• Mask Detection and Classification in Thermal Face Images [2.132096006921048]
  サーマルイメージングの使用は、顔にマスクを検出(局所化)する可能性を分析するために検討された。 熱画像再構成問題で最初に訓練されたオートエンコーダ上に構築された畳み込みニューラルネットワークモデルに対して,最も優れた結果を得た。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-04-06T08:41:31Z)
• A Survey on Masked Facial Detection Methods and Datasets for Fighting Against COVID-19 [64.88701052813462]
  新型コロナウイルス感染症2019(COVID-19)は、感染拡大以来、世界にとって大きな課題となっている。 この病気と闘うために、一連の人工知能(AI)技術が開発され、現実世界のシナリオに適用される。 本稿では主に、マスク付き顔検出と関連するデータセットのAI技術に焦点を当てる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-01-13T03:28:20Z)
• Development of a face mask detection pipeline for mask-wearing monitoring in the era of the COVID-19 pandemic: A modular approach [0.0]
  SARS-Cov-2パンデミックの間、マスク着用はウイルスの拡散や収縮を防ぐための効果的な手段となった。 人口のマスク着用率を監視する能力は、ウイルスに対する公衆衛生戦略を決定するのに役立つだろう。 1)顔検出とアライメント,2)顔マスク分類の2つのモジュールからなる2段階の顔マスク検出手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-12-30T12:32:33Z)
• Adversarial Mask: Real-World Adversarial Attack Against Face Recognition Models [66.07662074148142]
  本稿では,最先端の深層学習に基づく顔認識モデルに対する物理対角的普遍摂動(UAP)を提案する。 実験では,幅広い深層学習モデルとデータセットへの対向マスクの転送可能性について検討した。 ファブリック・メディカル・フェイスマスクに対向パターンを印刷することにより,実世界の実験において,我々の対向マスクの有効性を検証した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-11-21T08:13:21Z)
• Mask or Non-Mask? Robust Face Mask Detector via Triplet-Consistency Representation Learning [23.062034116854875]
  新型コロナウイルスの感染拡大を遅らせる効果的な方法の1つは、ワクチンや薬品がない場合、マスクを着用することである。 公共の場でのマスクや覆いの使用を義務付けるには、面倒で注意が集中的な人的資源の追加が必要である。 本稿では,フィードフォワード畳み込みニューラルネットワークの効果的な注目を実現するために,コンテキストアテンションモジュールを用いたフェイスマスク検出フレームワークを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-10-01T16:44:06Z)
• End2End Occluded Face Recognition by Masking Corrupted Features [82.27588990277192]
  最先端の一般的な顔認識モデルは、隠蔽された顔画像に対してうまく一般化しない。 本稿では,1つのエンドツーエンドのディープニューラルネットワークに基づいて,オクルージョンに頑健な新しい顔認識手法を提案する。 我々のアプローチは、深い畳み込みニューラルネットワークから破損した特徴を発見し、動的に学習されたマスクによってそれらをきれいにする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-08-21T09:08:41Z)
• TransRPPG: Remote Photoplethysmography Transformer for 3D Mask Face Presentation Attack Detection [53.98866801690342]
  3次元マスク提示攻撃検出(PAD)は、3次元マスク攻撃から顔認識システムを保護する上で重要な役割を担っている。 ライブ本質表現を効率的に学習するための純粋なrトランス(TransR)フレームワークを提案する。 当社のTransRは軽量で効率的(547Kパラメータと763MOPのみ)で、モバイルレベルのアプリケーションに期待できる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-04-15T12:33:13Z)
• Contrastive Context-Aware Learning for 3D High-Fidelity Mask Face Presentation Attack Detection [103.7264459186552]
  顔認識システムには、顔提示攻撃検出(PAD)が不可欠である。 ほとんどの既存の3DマスクPADベンチマークにはいくつかの欠点があります。 現実世界のアプリケーションとのギャップを埋めるために、大規模なハイファイアリティマスクデータセットを紹介します。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-04-13T12:48:38Z)
• Deep Learning Framework to Detect Face Masks from Video Footage [0.0]
  深層学習を用いて映像中の顔のマスクを検出する手法を提案する。 提案フレームワークは,MTCNN顔検出モデルを利用して,映像フレームに存在する顔とそれに対応する顔のランドマークを識別する。 提案手法は,高い精度,リコール,精度を達成し,顔のマスク検出に有効であることを示した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-11-04T16:02:03Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。