論文の概要: Visual Heart Rate Estimation from RGB Facial Video using Spectral
Reflectance
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2208.04947v1
- Date: Tue, 9 Aug 2022 04:34:04 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-08-11 13:13:10.665738
- Title: Visual Heart Rate Estimation from RGB Facial Video using Spectral
Reflectance
- Title（参考訳）: 分光反射率を用いたRGB顔画像からの心拍数推定
- Authors: Bharath Ramakrishnan, Ruijia Deng, Hassan Ali
- Abstract要約: 本稿では,ユーザのスペクトル反射率を用いた信頼性の高いHR推定フレームワークを提案する。
我々は、Viola Jonesアルゴリズムとは対照的に、Faster RCNNのようなディープラーニングベースのフレームワークを用いて顔検出を行う。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.23438564092609357
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Estimation of the Heart rate from the facial video has a number of
applications in the medical and fitness industries. Additionally, it has become
useful in the field of gaming as well. Several approaches have been proposed to
seamlessly obtain the Heart rate from the facial video, but these approaches
have had issues in dealing with motion and illumination artifacts. In this
work, we propose a reliable HR estimation framework using the spectral
reflectance of the user, which makes it robust to motion and illumination
disturbances. We employ deep learning-based frameworks such as Faster RCNNs to
perform face detection as opposed to the Viola Jones algorithm employed by
previous approaches. We evaluate our method on the MAHNOB HCI dataset and found
that the proposed method is able to outperform previous approaches.Estimation
of the Heart rate from facial video has a number of applications in the medical
and the fitness industries. Additionally, it has become useful in the field of
gaming as well. Several approaches have been proposed to seamlessly obtain the
Heart rate from the facial video, but these approaches have had issues in
dealing with motion and illumination artifacts. In this work, we propose a
reliable HR estimation framework using the spectral reflectance of the user,
which makes it robust to motion and illumination disturbances. We employ deep
learning-based frameworks such as Faster RCNNs to perform face detection as
opposed to the Viola-Jones algorithm employed by previous approaches. We
evaluate our method on the MAHNOB HCI dataset and found that the proposed
method is able to outperform previous approaches.
- Abstract（参考訳）: 顔面ビデオからの心拍数の推定は、医療やフィットネス業界に多くの応用がある。
加えて、ゲームの分野でも有用である。
顔の映像から心拍数をシームレスに得るためのいくつかのアプローチが提案されているが、これらのアプローチは動きや照明のアーティファクトを扱う上で問題があった。
本研究では,ユーザのスペクトル反射率を用いた信頼性の高いHR推定フレームワークを提案する。
我々は、Viola Jonesアルゴリズムとは対照的に、Faster RCNNのようなディープラーニングベースのフレームワークを用いて顔検出を行う。
本手法をMAHNOB HCIデータセット上で評価した結果,提案手法は従来手法よりも優れていることがわかった。
加えて、ゲームの分野でも有用である。
顔の映像から心拍数をシームレスに得るためのいくつかのアプローチが提案されているが、これらのアプローチは動きや照明のアーティファクトを扱う上で問題があった。
本研究では,ユーザのスペクトル反射率を用いた信頼性の高いHR推定フレームワークを提案する。
我々は,従来のViola-Jonesアルゴリズムとは対照的に,より高速なRCNNなどのディープラーニングベースのフレームワークを用いて顔検出を行う。
提案手法をMAHNOB HCIデータセット上で評価した結果,提案手法は従来の手法よりも優れていることがわかった。
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