論文の概要: Seamless Multimodal Biometrics for Continuous Personalised Wellbeing
Monitoring
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.03045v1
- Date: Sun, 8 Jan 2023 14:07:01 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-01-10 17:10:57.404126
- Title: Seamless Multimodal Biometrics for Continuous Personalised Wellbeing
Monitoring
- Title（参考訳）: 持続的個人化健康モニタリングのためのシームレスマルチモーダルバイオメトリックス
- Authors: Jo\~ao Ribeiro Pinto
- Abstract要約: 本研究は、新しいコンピュータビジョンとパターン認識手法の研究を通して、車内センシングの進歩に焦点を当てている。
主な焦点は心電図(ECG)バイオメトリックスであり、シームレスな運転監視の可能性で有名である。
健康モニタリングの話題では、グループ内のマルチモーダル感情認識のソリューションの改善と車内シナリオにおける活動・暴力認識が提案された。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Artificially intelligent perception is increasingly present in the lives of
every one of us. Vehicles are no exception, (...) In the near future, pattern
recognition will have an even stronger role in vehicles, as self-driving cars
will require automated ways to understand what is happening around (and within)
them and act accordingly. (...) This doctoral work focused on advancing
in-vehicle sensing through the research of novel computer vision and pattern
recognition methodologies for both biometrics and wellbeing monitoring. The
main focus has been on electrocardiogram (ECG) biometrics, a trait well-known
for its potential for seamless driver monitoring. Major efforts were devoted to
achieving improved performance in identification and identity verification in
off-the-person scenarios, well-known for increased noise and variability. Here,
end-to-end deep learning ECG biometric solutions were proposed and important
topics were addressed such as cross-database and long-term performance,
waveform relevance through explainability, and interlead conversion. Face
biometrics, a natural complement to the ECG in seamless unconstrained
scenarios, was also studied in this work. The open challenges of masked face
recognition and interpretability in biometrics were tackled in an effort to
evolve towards algorithms that are more transparent, trustworthy, and robust to
significant occlusions. Within the topic of wellbeing monitoring, improved
solutions to multimodal emotion recognition in groups of people and
activity/violence recognition in in-vehicle scenarios were proposed. At last,
we also proposed a novel way to learn template security within end-to-end
models, dismissing additional separate encryption processes, and a
self-supervised learning approach tailored to sequential data, in order to
ensure data security and optimal performance. (...)
- Abstract（参考訳）: 人間の知的な知覚は、私たち全員の生活にますます存在する。
近い将来、パターン認識は車の中でさらに強力な役割を果たすだろう。自動運転車は、周囲で起きていること(そして内部)を理解し、それに従って行動するために、自動的な方法を必要とする。
(...)
本研究は,生体計測と健康モニタリングの両方のための新しいコンピュータビジョンとパターン認識手法の研究を通じて,車内センシングの進歩に焦点を当てた。
主な焦点は心電図(ECG)バイオメトリックスであり、シームレスな運転監視の可能性で知られている。
主な努力は、個人外のシナリオにおける識別とアイデンティティ検証のパフォーマンス向上に費やされ、ノイズと可変性の増加でよく知られている。
ここでは、エンドツーエンドの深層学習ECGバイオメトリックソリューションを提案し、クロスデータベースや長期性能、説明可能性による波形関連性、インターリード変換といった重要なトピックに対処した。
シームレスな制約のないシナリオにおけるECGの自然な補体である顔バイオメトリックスも本研究で研究された。
バイオメトリックスにおけるマスキング顔認識と解釈可能性のオープンな挑戦は、より透明で信頼性が高く、重要な咬合に頑健なアルゴリズムへと進化するために取り組まれた。
健康モニタリングの話題の中で,人間集団におけるマルチモーダル感情認識と車内シナリオにおける行動・暴力認識の改善が提案されている。
最後に、エンドツーエンドモデル内でテンプレートセキュリティを学ぶ新しい方法を提案し、さらに別の暗号化プロセスを廃止し、シーケンシャルデータに合わせた自己教師付き学習アプローチを提案し、データのセキュリティと最適なパフォーマンスを確保する。
(...)
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