論文の概要: Machine learning models and facial regions videos for estimating heart
rate: a review on Patents, Datasets and Literature
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2202.08913v1
- Date: Thu, 17 Feb 2022 21:54:29 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-02-21 14:33:45.921997
- Title: Machine learning models and facial regions videos for estimating heart
rate: a review on Patents, Datasets and Literature
- Title（参考訳）: 心拍数推定のための機械学習モデルと顔領域ビデオ:特許,データセット,文献のレビュー
- Authors: Tiago Palma Pagano, Lucas Lemos Ortega, Victor Rocha Santos, Yasmin da
Silva Bonfim, Jos\'e Vin\'icius Dantas Paranhos, Paulo Henrique Miranda S\'a,
Lian Filipe Santana Nascimento, Ingrid Winkler, Erick Giovani Sperandio
Nascimento
- Abstract要約: 心拍数の推定は、様々な状況においてユーザーを監視する上で重要である。
非侵襲的な方法で心臓情報を監視することができるため、顔ビデオに基づく推定がますます研究されている。
本研究では、機械学習モデルを用いて顔画像から心拍数を推定する利点と課題について検討する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: Estimating heart rate is important for monitoring users in various
situations. Estimates based on facial videos are increasingly being researched
because it makes it possible to monitor cardiac information in a non-invasive
way and because the devices are simpler, requiring only cameras that capture
the user's face. From these videos of the user's face, machine learning is able
to estimate heart rate. This study investigates the benefits and challenges of
using machine learning models to estimate heart rate from facial videos,
through patents, datasets, and articles review. We searched Derwent Innovation,
IEEE Xplore, Scopus, and Web of Science knowledge bases and identified 7 patent
filings, 11 datasets, and 20 articles on heart rate, photoplethysmography, or
electrocardiogram data. In terms of patents, we note the advantages of
inventions related to heart rate estimation, as described by the authors. In
terms of datasets, we discovered that most of them are for academic purposes
and with different signs and annotations that allow coverage for subjects other
than heartbeat estimation. In terms of articles, we discovered techniques, such
as extracting regions of interest for heart rate reading and using Video
Magnification for small motion extraction, and models such as EVM-CNN and
VGG-16, that extract the observed individual's heart rate, the best regions of
interest for signal extraction and ways to process them.
- Abstract（参考訳）: 心拍数の推定は、様々な状況のユーザを監視する上で重要である。
顔画像に基づく推定は、非侵襲的な方法で心臓情報を監視することができ、デバイスがシンプルであるため、ユーザーの顔を撮影するカメラのみを必要とするため、ますます研究されている。
ユーザーの顔のこれらのビデオから、機械学習は心拍数を推定することができる。
本研究では、顔ビデオから心拍数を推定するために機械学習モデルを使用することの利点と課題について、特許、データセット、記事レビューを通して検討する。
我々はderwent innovation, ieee xplore, scopus, web of science knowledge basesを検索し,7つの特許出願,11のデータセット,20の心拍数,photoplethysmography,心電図データを特定した。
特許に関しては,著者らによって述べられているように,心拍推定に関する発明の利点に留意する。
データセットの面では、そのほとんどは学術的な目的と、心拍推定以外の対象をカバーできるさまざまなサインとアノテーションがあることがわかりました。
論文の観点では,心拍数測定のための関心領域の抽出や,小さな運動抽出にビデオ倍率を用いる手法や,観察された個人の心拍数,信号抽出に最適な領域,処理方法などを抽出したevm-cnnやvgg-16などのモデルを発見した。
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