論文の概要: Dataset Creation Pipeline for Camera-Based Heart Rate Estimation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.01468v1
- Date: Thu, 2 Mar 2023 18:28:29 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-03-03 13:09:05.133460
- Title: Dataset Creation Pipeline for Camera-Based Heart Rate Estimation
- Title（参考訳）: カメラを用いた心拍推定のためのデータセット作成パイプライン
- Authors: Mohamed Moustafa, Amr Elrasad, Joseph Lemley, Peter Corcoran
- Abstract要約: 心拍数(Heart rate)は、様々な人間の生理的、心理的情報に対する直感を調査し得る最も重要な健康指標の1つである。
従来の画像処理から複雑なディープラーニングモデルやアーキテクチャまで,様々なカメラベース心拍推定技術が開発されている。
本稿では,顔領域の画像から心拍数推定のためのアルゴリズムや機械学習モデルを開発するためのデータ作成方法について論じる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.3058685580689604
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: Heart rate is one of the most vital health metrics which can be utilized to
investigate and gain intuitions into various human physiological and
psychological information. Estimating heart rate without the constraints of
contact-based sensors thus presents itself as a very attractive field of
research as it enables well-being monitoring in a wider variety of scenarios.
Consequently, various techniques for camera-based heart rate estimation have
been developed ranging from classical image processing to convoluted deep
learning models and architectures. At the heart of such research efforts lies
health and visual data acquisition, cleaning, transformation, and annotation.
In this paper, we discuss how to prepare data for the task of developing or
testing an algorithm or machine learning model for heart rate estimation from
images of facial regions. The data prepared is to include camera frames as well
as sensor readings from an electrocardiograph sensor. The proposed pipeline is
divided into four main steps, namely removal of faulty data, frame and
electrocardiograph timestamp de-jittering, signal denoising and filtering, and
frame annotation creation. Our main contributions are a novel technique of
eliminating jitter from health sensor and camera timestamps and a method to
accurately time align both visual frame and electrocardiogram sensor data which
is also applicable to other sensor types.
- Abstract（参考訳）: 心拍数(Heart rate)は、様々な人間の生理的、心理的情報に対する直感を調査し得る最も重要な健康指標の1つである。
接触型センサーの制約なしに心拍数を推定することは、幅広いシナリオで良好なモニタリングを可能にするため、非常に魅力的な研究分野である。
その結果,従来型画像処理から畳み込み型ディープラーニングモデルやアーキテクチャまで,カメラを用いた心拍数推定手法が開発されている。
このような研究の核心にあるのは、健康とビジュアルデータの取得、クリーニング、トランスフォーメーション、アノテーションです。
本稿では、顔領域の画像から心拍数推定のためのアルゴリズムや機械学習モデルを開発し、テストするタスクのためのデータの作成方法について述べる。
準備されたデータは、カメラフレームと、心電図センサーからのセンサー読み取りを含む。
提案するパイプラインは, 故障データの除去, フレームと心電図のタイムスタンプのデジッタリング, 信号のデノイングとフィルタリング, フレームアノテーション生成の4つのステップに分けられる。
我々は,健康センサとカメラタイムスタンプからジッタを除去する新しい手法と,他のセンサにも応用可能な視覚フレームと心電図センサデータの調整を高精度に行う手法を提案する。
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