論文の概要: CalibrationPhys: Self-supervised Video-based Heart and Respiratory Rate
Measurements by Calibrating Between Multiple Cameras
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.15043v1
- Date: Mon, 23 Oct 2023 15:46:39 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-10-24 19:07:02.514344
- Title: CalibrationPhys: Self-supervised Video-based Heart and Respiratory Rate
Measurements by Calibrating Between Multiple Cameras
- Title（参考訳）: CalibrationPhys:複数カメラ間の校正による自己監督型心・呼吸速度測定
- Authors: Yusuke Akamatsu, Terumi Umematsu, Hitoshi Imaoka
- Abstract要約: 複数のカメラ間を校正する自己監督型ビデオベース心拍・呼吸速度測定法を提案する。
Physは、複数のカメラで同時に撮影された顔ビデオを使って、ラベルを監督せずにディープラーニングモデルを訓練する。
実験の結果,Physは最先端の心臓および呼吸速度測定法より優れていた。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.138671548064356
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Video-based heart and respiratory rate measurements using facial videos are
more useful and user-friendly than traditional contact-based sensors. However,
most of the current deep learning approaches require ground-truth pulse and
respiratory waves for model training, which are expensive to collect. In this
paper, we propose CalibrationPhys, a self-supervised video-based heart and
respiratory rate measurement method that calibrates between multiple cameras.
CalibrationPhys trains deep learning models without supervised labels by using
facial videos captured simultaneously by multiple cameras. Contrastive learning
is performed so that the pulse and respiratory waves predicted from the
synchronized videos using multiple cameras are positive and those from
different videos are negative. CalibrationPhys also improves the robustness of
the models by means of a data augmentation technique and successfully leverages
a pre-trained model for a particular camera. Experimental results utilizing two
datasets demonstrate that CalibrationPhys outperforms state-of-the-art heart
and respiratory rate measurement methods. Since we optimize camera-specific
models using only videos from multiple cameras, our approach makes it easy to
use arbitrary cameras for heart and respiratory rate measurements.
- Abstract（参考訳）: 顔ビデオを用いたビデオベースの心拍数と呼吸数の測定は、従来の接触型センサーよりも有用でユーザフレンドリーである。
しかし、現在のディープラーニングアプローチのほとんどは、収集に費用がかかるモデルトレーニングのために、地中脈波と呼吸波を必要とする。
本稿では,複数のカメラ間を校正する自己監督型心呼吸速度測定法CalibrationPhysを提案する。
CalibrationPhysは、複数のカメラで同時に撮影された顔ビデオを使って、ラベルを監督せずにディープラーニングモデルを訓練する。
コントラスト学習は、複数のカメラを用いた同期ビデオから予測されるパルスと呼吸波が正であり、異なるビデオからのパルスが負となるように行われる。
CalibrationPhysはまた、データ拡張技術によりモデルの堅牢性も改善し、特定のカメラに対する事前訓練されたモデルをうまく活用する。
2つのデータセットを用いた実験結果から、CalibrationPhysは最先端の心臓と呼吸速度の測定方法より優れていることが示された。
複数のカメラのビデオのみを用いてカメラ固有のモデルを最適化するため、任意のカメラを心拍数や呼吸速度の測定に利用しやすくする。
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