論文の概要: Image Enhancement for Remote Photoplethysmography in a Low-Light
Environment
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.09336v1
- Date: Thu, 16 Mar 2023 14:18:48 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-03-17 15:23:47.539565
- Title: Image Enhancement for Remote Photoplethysmography in a Low-Light
Environment
- Title（参考訳）: 低光環境におけるリモートフォトプレチモグラフィのための画像強調
- Authors: Lin Xi, Weihai Chen, Changchen Zhao, Xingming Wu, and Jianhua Wang
- Abstract要約: 遠隔心拍モニタリング技術の精度は大幅に向上した。
アルゴリズムの大幅な進歩にもかかわらず、rアルゴリズムの性能は長期的に低下する可能性がある。
ビデオ撮影における照明不足は生理的信号の品質を損なう。
提案手法は, パルス信号の信号対雑音比と精度の向上に有効である。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.740047263242575
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: With the improvement of sensor technology and significant algorithmic
advances, the accuracy of remote heart rate monitoring technology has been
significantly improved. Despite of the significant algorithmic advances, the
performance of rPPG algorithm can degrade in the long-term, high-intensity
continuous work occurred in evenings or insufficient light environments. One of
the main challenges is that the lost facial details and low contrast cause the
failure of detection and tracking. Also, insufficient lighting in video
capturing hurts the quality of physiological signal. In this paper, we collect
a large-scale dataset that was designed for remote heart rate estimation
recorded with various illumination variations to evaluate the performance of
the rPPG algorithm (Green, ICA, and POS). We also propose a low-light
enhancement solution (technical solution) for remote heart rate estimation
under the low-light condition. Using collected dataset, we found 1) face
detection algorithm cannot detect faces in video captured in low light
conditions; 2) A decrease in the amplitude of the pulsatile signal will lead to
the noise signal to be in the dominant position; and 3) the chrominance-based
method suffers from the limitation in the assumption about skin-tone will not
hold, and Green and ICA method receive less influence than POS in dark
illuminance environment. The proposed solution for rPPG process is effective to
detect and improve the signal-to-noise ratio and precision of the pulsatile
signal.
- Abstract（参考訳）: センサ技術の改善とアルゴリズムの大幅な進歩により、遠隔心拍モニタリング技術の精度が大幅に向上した。
アルゴリズムの大幅な進歩にもかかわらず、rppgアルゴリズムの性能は、夜や光不足環境で発生した長期かつ高強度な連続作業で低下する可能性がある。
主な課題の1つは、失った顔の詳細と低いコントラストが検出と追跡の失敗を引き起こすことである。
また、ビデオ撮影における照明不足は生理的信号の品質を損なう。
本稿では,rPPGアルゴリズム(Green, ICA, POS)の性能を評価するために,様々な照明のバリエーションで記録された遠隔心拍数推定のための大規模データセットを収集する。
また,低照度条件下での遠隔心拍数推定のための低照度拡張ソリューション(技術ソリューション)を提案する。
収集したデータセットを使って
1) 顔検出アルゴリズムは,低照度で撮影した映像の顔を検出することができない。
2 脈動信号の振幅の低下は、騒音信号が支配的な位置にあることにつながる。
3) クロミナンス法は, 肌色が持続しないという仮定の限界に悩まされ, グリーン法とICA法は暗照環境におけるPOSよりも影響が小さい。
提案手法は,脈動信号の信号対雑音比と精度を検出・改善するために有効である。
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