論文の概要: Pixel Intensity Tracking for Remote Respiratory Monitoring: A Study on Indonesian Subject

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.09938v1
• Date: Fri, 13 Dec 2024 07:57:31 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-16 15:02:50.135670
• Title: Pixel Intensity Tracking for Remote Respiratory Monitoring: A Study on Indonesian Subject
• Title（参考訳）: 遠隔呼吸モニタリングのための焦点強度追跡 : インドネシアの被験者を対象として
• Authors: Muhammad Yahya Ayyashy Mujahidan, Martin Clinton Tosima Manullang,
• Abstract要約: RGBカメラ画像を用いた画素強度変化(PIC)に基づく非接触手法を提案する。 実験では、バウンディングボックスのサイズが3つ、フィルターオプションが3つ(ラプラシア語、ソベル語、フィルターなし)、コーナー検出アルゴリズムが2つあった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License:
• Abstract: Respiratory rate is a vital sign indicating various health conditions. Traditional contact-based measurement methods are often uncomfortable, and alternatives like respiratory belts and smartwatches have limitations in cost and operability. Therefore, a non-contact method based on Pixel Intensity Changes (PIC) with RGB camera images is proposed. Experiments involved 3 sizes of bounding boxes, 3 filter options (Laplacian, Sobel, and no filter), and 2 corner detection algorithms (ShiTomasi and Harris), with tracking using the Lukas-Kanade algorithm. Eighteen configurations were tested on 67 subjects in static and dynamic conditions. The best results in static conditions were achieved with the Medium Bounding box, Sobel Filter, and Harris Method (MAE: 0.85, RMSE: 1.49). In dynamic conditions, the Large Bounding box with no filter and ShiTomasi, and Medium Bounding box with no filter and Harris, produced the lowest MAE (0.81) and RMSE (1.35)
• Abstract（参考訳）: 呼吸速度は様々な健康状態を示す重要な兆候である。 従来のコンタクトベースの測定方法は、しばしば不快であり、呼吸ベルトやスマートウォッチのような代替品は、コストと操作性に制限がある。 そこで,RGBカメラ画像を用いた画素強度変化(PIC)に基づく非接触方式を提案する。 実験では、境界ボックスのサイズが3つ、フィルタオプションが3つ(ラプラシア語、ソベル語、フィルターなし)、コーナー検出アルゴリズムが2つ(シトマシ語、ハリス語)、Lukas-Kanadeアルゴリズムが追跡された。 静的および動的条件下で67名の被験者を対象に18種類の構成を試験した。 静的条件の最良の結果は、Medium Bounding Box、Sobel Filter、Harris Method (MAE: 0.85, RMSE: 1.49)で達成された。 動的条件下では、フィルターとシトマシのない大境界箱とフィルタとハリスのない中境界箱が最低のMAE(0.81)とRMSE(1.35)を生み出した。

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