論文の概要: Deep Physiological Sensing Toolbox
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.00716v1
- Date: Mon, 3 Oct 2022 05:11:24 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-10-04 15:44:24.391403
- Title: Deep Physiological Sensing Toolbox
- Title（参考訳）: 深部生理センシングツールボックス
- Authors: Xin Liu, Xiaoyu Zhang, Girish Narayanswamy, Yuzhe Zhang, Yuntao Wang,
Shwetak Patel, Daniel McDuff
- Abstract要約: リモート光胸腺撮影(r)はビデオカメラ(画像)を用いて末梢血流パルス(BVP)を測定する
本稿では、教師なしおよび教師なしのrモデルをトレーニングおよび評価するためのコードを含む包括的ツールボックス、r-Toolboxを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.214702142129433
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Camera physiological measurement is a fast growing field of computer vision.
Remote photoplethysmography (rPPG) uses video cameras (imagers) to measure the
peripheral blood volume pulse (BVP). Simply, this enables heart rate
measurement via webcams, smartphone cameras and many other imaging devices. The
current state-of-the-art methods are supervised deep neural architectures that
have large numbers of parameters and a signal number of hyperparameters.
Replication of results and benchmarking of new models is critical for
scientific progress. However, as with many other applications of deep learning,
reliable codebases are not easy to find. We present a comprehensive toolbox,
rPPG-Toolbox, containing code for training and evaluating unsupervised and
supervised rPPG models: https://github.com/ubicomplab/rPPG-Toolbox
- Abstract（参考訳）: カメラの生理的測定はコンピュータビジョンの急速に成長する分野である。
RPPG(Remote Photoplethysmography)は、ビデオカメラ(画像)を用いて末梢血流パルス(BVP)を測定する。
簡単に言えば、ウェブカメラ、スマートフォンカメラ、その他多くの画像デバイスによる心拍測定が可能になる。
現在の最先端の手法は、多数のパラメータと信号数のハイパーパラメータを持つ教師付きディープニューラルネットワークアーキテクチャである。
結果の複製と新しいモデルのベンチマークは科学的進歩に不可欠である。
しかし、ディープラーニングの他の多くのアプリケーションと同様に、信頼できるコードベースを見つけるのは容易ではない。
包括的ツールボックスであるrPPG-Toolboxには、教師なしおよび教師なしのrPPGモデルのトレーニングと評価のためのコードが含まれている。
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