論文の概要: Memory-efficient Low-latency Remote Photoplethysmography through Temporal-Spatial State Space Duality

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.01774v2
• Date: Mon, 07 Apr 2025 05:04:14 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-04-08 10:47:01.369903
• Title: Memory-efficient Low-latency Remote Photoplethysmography through Temporal-Spatial State Space Duality
• Title（参考訳）: 時空間空間双対によるメモリ効率の低い低遅延光胸腺撮影
• Authors: Kegang Wang, Jiankai Tang, Yuxuan Fan, Jiatong Ji, Yuanchun Shi, Yuntao Wang,
• Abstract要約: ME-rは時間空間空間双対性に基づくメモリ効率のアルゴリズムである。 最小の計算オーバーヘッドを維持しながら、顔フレーム間の微妙な周期的な変動を効率的に捉える。 我々のソリューションは3.6MBのメモリ使用率と9.46msのレイテンシでリアルタイムの推論を可能にする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.714133129768323
• License:
• Abstract: Remote photoplethysmography (rPPG), enabling non-contact physiological monitoring through facial light reflection analysis, faces critical computational bottlenecks as deep learning introduces performance gains at the cost of prohibitive resource demands. This paper proposes ME-rPPG, a memory-efficient algorithm built on temporal-spatial state space duality, which resolves the trilemma of model scalability, cross-dataset generalization, and real-time constraints. Leveraging a transferable state space, ME-rPPG efficiently captures subtle periodic variations across facial frames while maintaining minimal computational overhead, enabling training on extended video sequences and supporting low-latency inference. Achieving cross-dataset MAEs of 5.38 (MMPD), 0.70 (VitalVideo), and 0.25 (PURE), ME-rPPG outperforms all baselines with improvements ranging from 21.3% to 60.2%. Our solution enables real-time inference with only 3.6 MB memory usage and 9.46 ms latency -- surpassing existing methods by 19.5%-49.7% accuracy and 43.2% user satisfaction gains in real-world deployments. The code and demos are released for reproducibility on https://health-hci-group.github.io/ME-rPPG-demo/.
• Abstract（参考訳）: RPPG(Remote Photoplethysmography)は、顔光の反射分析による非接触的な生理的モニタリングを可能にする。 本稿では,時間空間空間双対性に基づくメモリ効率アルゴリズムME-rPPGを提案する。 転送可能な状態空間を利用することで、ME-rPPGは最小の計算オーバーヘッドを維持しながら、顔フレーム間の微妙な周期的変動を効率的にキャプチャし、拡張されたビデオシーケンスのトレーニングを可能にし、低レイテンシ推論をサポートする。 5.38(MMPD)、0.70(VitalVideo)、0.25(PURE)のクロスデータセットMAEを達成し、ME-rPPGは21.3%から60.2%改善した。 私たちのソリューションは,3.6MBのメモリ使用量と9.46ミリ秒のレイテンシを持つリアルタイム推論を可能にする。既存のメソッドを19.5%～49.7%の精度で上回り,実際のデプロイメントで43.2%のユーザ満足度が向上する。 コードとデモはhttps://health-hci-group.github.io/ME-rPPG-demo/で再現できる。

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