論文の概要: Heart Rate Detection Using an Event Camera

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.11891v1
• Date: Thu, 21 Sep 2023 08:51:30 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-09-22 16:11:36.857991
• Title: Heart Rate Detection Using an Event Camera
• Title（参考訳）: イベントカメラを用いた心拍検出
• Authors: Aniket Jagtap, RamaKrishna Venkatesh Saripalli, Joe Lemley, Waseem Shariff and Alan F. Smeaton
• Abstract要約: イベントカメラはニューロモルフィックカメラとしても知られ、従来のシャッターやフレームベースのカメラよりも有利な新興技術である。 本稿では,手首領域の脈動性血流による皮膚表面の微妙な変化を捉えるために,イベントベースのカメラの能力を活用することを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.8020166013859684
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Event cameras, also known as neuromorphic cameras, are an emerging technology that offer advantages over traditional shutter and frame-based cameras, including high temporal resolution, low power consumption, and selective data acquisition. In this study, we propose to harnesses the capabilities of event-based cameras to capture subtle changes in the surface of the skin caused by the pulsatile flow of blood in the wrist region. We investigate whether an event camera could be used for continuous noninvasive monitoring of heart rate (HR). Event camera video data from 25 participants, comprising varying age groups and skin colours, was collected and analysed. Ground-truth HR measurements obtained using conventional methods were used to evaluate of the accuracy of automatic detection of HR from event camera data. Our experimental results and comparison to the performance of other non-contact HR measurement methods demonstrate the feasibility of using event cameras for pulse detection. We also acknowledge the challenges and limitations of our method, such as light-induced flickering and the sub-conscious but naturally-occurring tremors of an individual during data capture.
• Abstract（参考訳）: イベントカメラはニューロモルフィックカメラとしても知られ、高時間分解能、低消費電力、選択的なデータ取得など、従来のシャッターやフレームベースのカメラよりも有利な新興技術である。 本研究では,手首領域の脈動性血流による皮膚表面の微妙な変化を捉えるために,イベントベースカメラの機能を活用することを提案する。 心拍数(HR)の連続的非侵襲的モニタリングには,イベントカメラが有効か検討した。 年齢や肌の色によって異なる25人の参加者のイベントカメラ映像データを収集,分析した。 イベントカメラデータからHRの自動検出精度を評価するため,従来手法を用いた地中HR測定を行った。 実験結果と他の非接触型hr測定法との比較により,パルス検出にイベントカメラが有効であることが示された。 また,この手法の課題と限界,例えば光誘起フレッカリングや,データ取得時の個人の潜在意識的だが自然に発生する震動についても認識した。

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