論文の概要: Non-Contact Health Monitoring During Daily Personal Care Routines
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.09718v1
- Date: Wed, 11 Jun 2025 13:29:21 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-06-13 06:35:03.003413
- Title: Non-Contact Health Monitoring During Daily Personal Care Routines
- Title（参考訳）: 在宅要介護者における非接触型健康モニタリング
- Authors: Xulin Ma, Jiankai Tang, Zhang Jiang, Songqin Cheng, Yuanchun Shi, Dong LI, Xin Liu, Daniel McDuff, Xiaojing Liu, Yuntao Wang,
- Abstract要約: リモート光胸腺撮影(r)は、生理的信号の非接触で連続的なモニタリングを可能にする。
240の同期RGBと、21人の参加者による赤外線(IR)顔画像を含む、最初の長期rラーニングデータセットを提示する。
実験により、RGBとIRビデオの入力を組み合わせることで、非接触的な生理的モニタリングの精度と堅牢性が向上することが示された。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 33.93756501373886
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Remote photoplethysmography (rPPG) enables non-contact, continuous monitoring of physiological signals and offers a practical alternative to traditional health sensing methods. Although rPPG is promising for daily health monitoring, its application in long-term personal care scenarios, such as mirror-facing routines in high-altitude environments, remains challenging due to ambient lighting variations, frequent occlusions from hand movements, and dynamic facial postures. To address these challenges, we present LADH (Long-term Altitude Daily Health), the first long-term rPPG dataset containing 240 synchronized RGB and infrared (IR) facial videos from 21 participants across five common personal care scenarios, along with ground-truth PPG, respiration, and blood oxygen signals. Our experiments demonstrate that combining RGB and IR video inputs improves the accuracy and robustness of non-contact physiological monitoring, achieving a mean absolute error (MAE) of 4.99 BPM in heart rate estimation. Furthermore, we find that multi-task learning enhances performance across multiple physiological indicators simultaneously. Dataset and code are open at https://github.com/McJackTang/FusionVitals.
- Abstract（参考訳）: リモート光胸腺撮影(rPPG)は、生理的信号の非接触的連続的なモニタリングを可能にし、従来の健康検知法に代わる実用的な代替手段を提供する。
rPPGは日常的な健康モニタリングを約束するが、高高度環境における鏡面ルーチンのような長期のパーソナルケアシナリオへの応用は、周囲の照明の変動、手の動きからの頻繁な排除、動的顔の姿勢などにより、依然として困難である。
これらの課題に対処するため、LADH (Long-term Altitude Daily Health) は、240の同期RGBと赤外線(IR)顔画像を含む最初の長期rPPGデータセットである。
実験により、RGBとIRビデオの入力を組み合わせることで、非接触生理モニタリングの精度と堅牢性が向上し、心拍数推定の4.99 BPMの平均絶対誤差(MAE)が達成されることが示された。
さらに、マルチタスク学習は、複数の生理的指標を同時に横断する性能を向上させることが判明した。
データセットとコードはhttps://github.com/McJackTang/FusionVitals.comで公開されている。
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