論文の概要: A Supervised Learning Approach for Robust Health Monitoring using Face Videos

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2102.00322v1
• Date: Sat, 30 Jan 2021 22:03:16 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-02-02 15:55:58.320924
• Title: A Supervised Learning Approach for Robust Health Monitoring using Face Videos
• Title（参考訳）: 顔ビデオを用いたロバストな健康モニタリングのための教師あり学習手法
• Authors: Mayank Gupta and Lingjun Chen and Denny Yu and Vaneet Aggarwal
• Abstract要約: 非接触型非接触型人体検知法は、特殊な心臓および血圧モニタリング装置の必要性をなくすことができる。 本稿では,市販のウェブカメラで撮影する顔ビデオのみを必要とする非接触方式を用いた。 提案手法では,顔のランドマークを用いて映像の各フレームの顔を検出する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 32.157163136267954
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Monitoring of cardiovascular activity is highly desired and can enable novel applications in diagnosing potential cardiovascular diseases and maintaining an individual's well-being. Currently, such vital signs are measured using intrusive contact devices such as an electrocardiogram (ECG), chest straps, and pulse oximeters that require the patient or the health provider to manually implement. Non-contact, device-free human sensing methods can eliminate the need for specialized heart and blood pressure monitoring equipment. Non-contact methods can have additional advantages since they are scalable with any environment where video can be captured, can be used for continuous measurements, and can be used on patients with varying levels of dexterity and independence, from people with physical impairments to infants (e.g., baby camera). In this paper, we used a non-contact method that only requires face videos recorded using commercially-available webcams. These videos were exploited to predict the health attributes like pulse rate and variance in pulse rate. The proposed approach used facial recognition to detect the face in each frame of the video using facial landmarks, followed by supervised learning using deep neural networks to train the machine learning model. The videos captured subjects performing different physical activities that result in varying cardiovascular responses. The proposed method did not require training data from every individual and thus the prediction can be obtained for the new individuals for which there is no prior data; critical in approach generalization. The approach was also evaluated on a dataset of people with different ethnicity. The proposed approach had less than a 4.6\% error in predicting the pulse rate.
• Abstract（参考訳）: 心血管活動のモニタリングは非常に望まれており、潜在的な心血管疾患の診断や個人の健康維持に新しい応用が期待できる。 現在、このようなバイタルサインは、心電図(ECG)、胸部ストラップ、患者または医療機関が手動で実施する必要があるパルスオキシメータなどの侵入接触装置を用いて測定されている。 非接触型非接触型人体検知法は、特殊な心臓および血圧モニタリング装置の必要性をなくすことができる。 非接触の方法は、ビデオがキャプチャできるあらゆる環境でスケーラブルであり、継続的な測定に使用できるため、身体障害のある人から幼児(例えばベビーカメラ)まで、さまざまなレベルの器用性と独立性を持つ患者に使用できるため、追加の利点があります。 本稿では,市販のウェブカメラを用いて顔映像のみを録画する非接触方式を用いた。 これらのビデオは、パルスレートやパルスレートのばらつきといった健康特性を予測するために利用された。 提案手法では、顔認識を用いて顔のランドマークを用いてビデオの各フレームの顔を検出し、さらに深層ニューラルネットワークを用いて教師付き学習を行い、機械学習モデルをトレーニングする。 ビデオは、心血管反応が変化する様々な身体活動を行う被験者を捉えた。 提案手法は各個人からのトレーニングデータを必要としないため、事前データがない新規個人に対して予測が得られ、アプローチ一般化において極めて重要である。 このアプローチは、異なる民族の人々のデータセットでも評価された。 提案手法はパルス速度の予測において4.6\%の誤差しかなかった。

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