論文の概要: Remote Bio-Sensing: Open Source Benchmark Framework for Fair Evaluation
of rPPG
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.12644v1
- Date: Mon, 24 Jul 2023 09:35:47 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-07-25 14:51:53.313602
- Title: Remote Bio-Sensing: Open Source Benchmark Framework for Fair Evaluation
of rPPG
- Title（参考訳）: リモートバイオセンシング: rPPGの評価のためのオープンソースベンチマークフレームワーク
- Authors: Dae Yeol Kim, Eunsu Goh, KwangKee Lee, JongEui Chae, JongHyeon Mun,
Junyeong Na, Chae-bong Sohn, Do-Yup Kim
- Abstract要約: リモート光合成法(Remote Photoplethhymography、r)は、ヘモグロビンの光吸収特性を利用して、カメラで捉え、血液量パルス(BVP)を分析し測定する技術である。
測定されたBVPを解析することにより、心拍数、ストレスレベル、血圧などの様々な生理的シグナルが導出され、心臓血管疾患の早期予測などの応用が可能になる。
この分野での広範な努力と進歩にもかかわらず、肌の色、カメラの特徴、周囲の照明、その他のノイズ源に関する問題など、パフォーマンスの精度を低下させる深刻な課題が残っている。
- 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: Remote Photoplethysmography (rPPG) is a technology that utilizes the light
absorption properties of hemoglobin, captured via camera, to analyze and
measure blood volume pulse (BVP). By analyzing the measured BVP, various
physiological signals such as heart rate, stress levels, and blood pressure can
be derived, enabling applications such as the early prediction of
cardiovascular diseases. rPPG is a rapidly evolving field as it allows the
measurement of vital signals using camera-equipped devices without the need for
additional devices such as blood pressure monitors or pulse oximeters, and
without the assistance of medical experts. Despite extensive efforts and
advances in this field, serious challenges remain, including issues related to
skin color, camera characteristics, ambient lighting, and other sources of
noise, which degrade performance accuracy. We argue that fair and evaluable
benchmarking is urgently required to overcome these challenges and make any
meaningful progress from both academic and commercial perspectives. In most
existing work, models are trained, tested, and validated only on limited
datasets. Worse still, some studies lack available code or reproducibility,
making it difficult to fairly evaluate and compare performance. Therefore, the
purpose of this study is to provide a benchmarking framework to evaluate
various rPPG techniques across a wide range of datasets for fair evaluation and
comparison, including both conventional non-deep neural network (non-DNN) and
deep neural network (DNN) methods. GitHub URL:
https://github.com/remotebiosensing/rppg.
- Abstract（参考訳）: remote photoplethysmography(rppg)は、カメラで捉えたヘモグロビンの光吸収特性を利用して血液容積パルス(bvp)を分析し測定する技術である。
測定したbvpの分析により、心拍数、ストレスレベル、血圧などの様々な生理的シグナルが導出され、心血管疾患の早期予測などの応用が可能となる。
rPPGは、血圧モニターやパルスオキシメータなどの追加の装置を必要とせず、医療専門家の助けなしにカメラ搭載デバイスを用いてバイタルシグナルを測定することができるため、急速に発展する分野である。
この分野での多大な努力と進歩にもかかわらず、肌の色、カメラ特性、環境照明、その他のノイズ源に関する問題など、パフォーマンスの正確さを損なうような深刻な課題が残っている。
これらの課題を克服し、学術的および商業的な見地から有意義な進歩をもたらすためには、公正で回避可能なベンチマークが緊急に必要であると主張する。
既存のほとんどの作業では、モデルは限られたデータセットでのみトレーニング、テスト、検証される。
さらに悪いことに、利用可能なコードや再現性に欠ける研究もあるため、パフォーマンスを適切に評価し比較することは困難である。
そこで本研究では,従来の非ディープニューラルネットワーク (non-DNN) とディープニューラルネットワーク (deep Neural Network, DNN) の両手法を含む,幅広いデータセットを対象とした様々な rPPG 技術の評価を行うベンチマークフレームワークを提案する。
GitHub URL: https://github.com/remotebiosensing/rppg
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