論文の概要: rPPG-Toolbox: Deep Remote PPG Toolbox

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.00716v2
• Date: Fri, 16 Jun 2023 04:12:19 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-19 18:24:59.134690
• Title: rPPG-Toolbox: Deep Remote PPG Toolbox
• Title（参考訳）: rppg-toolbox: 深いリモートppgツールボックス
• Authors: Xin Liu, Girish Narayanswamy, Akshay Paruchuri, Xiaoyu Zhang, Jiankai Tang, Yuzhe Zhang, Yuntao Wang, Soumyadip Sengupta, Shwetak Patel, Daniel McDuff
• Abstract要約: リモート光胸腺撮影(r)は、撮像装置(例えばカメラ)を使用して、光胸腺撮影により末梢血量パルス(BVP)を測定する。 タスクは、重要な前処理、モデリング、そして、最先端の結果を得るために必要とされる後処理のステップにおいて、自明ではない。 本稿では,公開ベンチマーク,データ拡張,システム評価などをサポートする包括的なツールボックスであるr-Toolboxを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 18.18826706920051
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Camera-based physiological measurement is a fast growing field of computer vision. Remote photoplethysmography (rPPG) utilizes imaging devices (e.g., cameras) to measure the peripheral blood volume pulse (BVP) via photoplethysmography, and enables cardiac measurement via webcams and smartphones. However, the task is non-trivial with important pre-processing, modeling, and post-processing steps required to obtain state-of-the-art results. 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 or use. We present a comprehensive toolbox, rPPG-Toolbox, that contains unsupervised and supervised rPPG models with support for public benchmark datasets, data augmentation, and systematic evaluation: \url{https://github.com/ubicomplab/rPPG-Toolbox}
• Abstract（参考訳）: カメラに基づく生理学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、画像装置(例えばカメラ)を用いて、光胸腺撮影により末梢血量パルス(BVP)を測定し、ウェブカメラやスマートフォンによる心臓測定を可能にする。 しかし、そのタスクは、最先端の結果を得るために必要となる、重要な前処理、モデリング、後処理ステップを持つ非自明である。 結果のレプリケーションと新しいモデルのベンチマークは、科学的な進歩には不可欠であるが、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、信頼できるコードベースは発見や使用が容易ではない。 我々は、公開ベンチマークデータセット、データ拡張、体系的評価をサポートする、教師なしおよび教師なしのrPPGモデルを含む包括的なツールボックス、rPPG-Toolboxを提案する。

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