論文の概要: EVM-CNN: Real-Time Contactless Heart Rate Estimation from Facial Video
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.13843v1
- Date: Sun, 25 Dec 2022 15:25:15 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-12-29 16:03:07.735964
- Title: EVM-CNN: Real-Time Contactless Heart Rate Estimation from Facial Video
- Title(参考訳): EVM-CNN: 顔画像からのリアルタイム非接触心拍推定
- Authors: Ying Qiu, Yang Liu, Juan Arteaga-Falconi, Haiwei Dong, and
Abdulmotaleb El Saddik
- Abstract要約: 空間的および時間的フィルタリングと畳み込みニューラルネットワークを組み合わせることで、リアルな条件下での心拍数(HR)をリモートで推定する新しい枠組みが導入された。
提案手法は, 平均人事推定と短時間人事推定の両方の観点から, MMSE-HRデータセットのベンチマークと比較すると, 優れた性能を示す。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 9.664590078212441
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: With the increase in health consciousness, noninvasive body monitoring has
aroused interest among researchers. As one of the most important pieces of
physiological information, researchers have remotely estimated the heart rate
(HR) from facial videos in recent years. Although progress has been made over
the past few years, there are still some limitations, like the processing time
increasing with accuracy and the lack of comprehensive and challenging datasets
for use and comparison. Recently, it was shown that HR information can be
extracted from facial videos by spatial decomposition and temporal filtering.
Inspired by this, a new framework is introduced in this paper to remotely
estimate the HR under realistic conditions by combining spatial and temporal
filtering and a convolutional neural network. Our proposed approach shows
better performance compared with the benchmark on the MMSE-HR dataset in terms
of both the average HR estimation and short-time HR estimation. High
consistency in short-time HR estimation is observed between our method and the
ground truth.
- Abstract(参考訳): 健康意識の増加に伴い、非侵襲的な身体モニタリングが研究者の間で関心を集めている。
生理情報の最も重要な部分のひとつとして、研究者たちは近年、顔の動画から心拍数(HR)を推定しています。
過去数年間は進歩してきたが、正確性による処理時間の増加や、使用と比較のための包括的で挑戦的なデータセットの欠如など、いくつかの制限がある。
近年,空間分解と時間フィルタリングにより,顔映像からhr情報を抽出できることが示されている。
そこで本稿では,空間的および時間的フィルタリングと畳み込みニューラルネットワークを組み合わせることで,現実的条件下でのhrを遠隔で推定する新しい枠組みを提案する。
提案手法は, 平均人事推定と短時間人事推定の両方の観点から, MMSE-HRデータセットのベンチマークと比較すると, 優れた性能を示す。
短時間のHR推定における高整合性は,本手法と基礎的真理の間に観察される。
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