論文の概要: Remote Photoplethysmography from Low Resolution videos: An end-to-end
solution using Efficient ConvNets
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2208.06817v1
- Date: Sun, 14 Aug 2022 10:04:25 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-08-16 14:39:27.227290
- Title: Remote Photoplethysmography from Low Resolution videos: An end-to-end
solution using Efficient ConvNets
- Title（参考訳）: 低解像度ビデオからのリモートフォトプレチモグラフィ:効率的なconvnetを用いたエンドツーエンドソリューション
- Authors: Bharath Ramakrishnan, Ruijia Deng
- Abstract要約: 低解像度の顔画像からユーザの心拍数を正確に測定するために,効率的な畳み込みネットワークを提案する。
リアルタイムに心拍数が得られるように、我々はそれを刈り取って深層学習モデルを圧縮し、メモリフットプリントを減少させる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.2768955853144218
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Measurement of the cardiac pulse from facial video has become an interesting
pursuit of research over the last few years. This is mainly due to the
increasing importance of obtaining the heart rate of an individual in a
non-invasive manner, which can be highly useful for applications in gaming and
the medical industry. Another instrumental area of research over the past few
years has been the advent of Deep Learning and using Deep Neural networks to
enhance task performance. In this work, we propose to use efficient
convolutional networks to accurately measure the heart rate of user from low
resolution facial videos. Furthermore, to ensure that we are able to obtain the
heart rate in real time, we compress the deep learning model by pruning it,
thereby reducing its memory footprint. We benchmark the performance of our
approach on the MAHNOB dataset and compare its performance across multiple
approaches.
- Abstract（参考訳）: 顔の映像から心臓のパルスを測定することは、ここ数年で興味深い研究の対象となっている。
これは主に、非侵襲的な方法で個人の心拍数を得る重要性が増していることによるものであり、ゲームや医療業界での利用に非常に有用である。
過去数年間の研究のもうひとつの手段は、Deep Learningの出現と、Deep Neural Networkによるタスクパフォーマンスの向上である。
本研究では,効率の良い畳み込みネットワークを用いて,低解像度の顔面ビデオからユーザの心拍数を正確に計測する手法を提案する。
さらに, リアルタイムに心拍数が得られるように, プルーニングにより深層学習モデルを圧縮し, メモリフットプリントの低減を図る。
我々は、MAHNOBデータセット上でのアプローチの性能をベンチマークし、その性能を複数のアプローチで比較する。
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