Fugu-MT 論文翻訳(概要): Training Robust Deep Physiological Measurement Models with Synthetic Video-based Data

論文の概要: Training Robust Deep Physiological Measurement Models with Synthetic Video-based Data

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.05371v1
Date: Thu, 9 Nov 2023 13:55:45 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-11-10 15:18:26.143435
Title: Training Robust Deep Physiological Measurement Models with Synthetic Video-based Data
Title（参考訳）: 合成ビデオデータを用いたロバスト深部生理計測モデルの訓練
Authors: Yuxuan Ou, Yuzhe Zhang, Yuntang Wang, Shwetak Patel, Daniel McDuf, Xin Liu
Abstract要約: 合成生理的信号とそれに対応する顔画像に現実の雑音を加える方法を提案する。その結果,MAEの平均値は6.9から2.0に減少した。
参考スコア（独自算出の注目度）: 3.832537018628697
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Recent advances in supervised deep learning techniques have demonstrated the possibility to remotely measure human physiological vital signs (e.g., photoplethysmograph, heart rate) just from facial videos. However, the performance of these methods heavily relies on the availability and diversity of real labeled data. Yet, collecting large-scale real-world data with high-quality labels is typically challenging and resource intensive, which also raises privacy concerns when storing personal bio-metric data. Synthetic video-based datasets (e.g., SCAMPS~\cite{mcduff2022scamps}) with photo-realistic synthesized avatars are introduced to alleviate the issues while providing high-quality synthetic data. However, there exists a significant gap between synthetic and real-world data, which hinders the generalization of neural models trained on these synthetic datasets. In this paper, we proposed several measures to add real-world noise to synthetic physiological signals and corresponding facial videos. We experimented with individual and combined augmentation methods and evaluated our framework on three public real-world datasets. Our results show that we were able to reduce the average MAE from 6.9 to 2.0.
Abstract（参考訳）: 近年の深層学習技術の進歩により、顔の映像のみから人間の生理的バイタルサイン(例えば、フォトプレチモグラフ、心拍数)を遠隔で測定できる可能性が証明されている。しかし、これらの手法の性能は、実際のラベル付きデータの可用性と多様性に大きく依存している。しかし、高品質なラベルで現実世界の大規模なデータを集めることは、通常困難でリソース集約的であり、パーソナルなバイオメトリックデータを保存する際のプライバシーの懸念も高まる。合成ビデオベースのデータセット(SCAMPS~\cite{mcduff2022scamps} など)と写真リアルな合成アバターを導入し、高品質な合成データを提供しながら問題を緩和する。しかし、合成データと現実世界データの間には大きなギャップがあり、これらの合成データセットで訓練された神経モデルの一般化を妨げる。本稿では,合成生理信号と対応する顔映像に実世界のノイズを加える手法をいくつか提案する。個別および複合的な拡張手法を実験し、3つの公開現実世界データセット上でフレームワークを評価した。その結果,MAEの平均値は6.9から2.0に減少した。

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