論文の概要: Gaze into the Heart: A Multi-View Video Dataset for rPPG and Health Biomarkers Estimation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.17924v1
• Date: Mon, 25 Aug 2025 11:46:40 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-08-26 18:43:45.757013
• Title: Gaze into the Heart: A Multi-View Video Dataset for rPPG and Health Biomarkers Estimation
• Title（参考訳）: 心臓への注視:rPPGと健康バイオマーカー推定のためのマルチビュービデオデータセット
• Authors: Konstantin Egorov, Stepan Botman, Pavel Blinov, Galina Zubkova, Anton Ivaschenko, Alexander Kolsanov, Andrey Savchenko,
• Abstract要約: 本稿では,rとHealth Estimationのための大規模マルチビュービデオデータセットを提案する。 このデータセットは600人の被験者の映像を同期し、様々な条件下で撮影する。 データセットとモデルの公開リリースによって、AI医療アシスタントの開発が大幅にスピードアップするでしょう。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 36.002060195915526
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Progress in remote PhotoPlethysmoGraphy (rPPG) is limited by the critical issues of existing publicly available datasets: small size, privacy concerns with facial videos, and lack of diversity in conditions. The paper introduces a novel comprehensive large-scale multi-view video dataset for rPPG and health biomarkers estimation. Our dataset comprises 3600 synchronized video recordings from 600 subjects, captured under varied conditions (resting and post-exercise) using multiple consumer-grade cameras at different angles. To enable multimodal analysis of physiological states, each recording is paired with a 100 Hz PPG signal and extended health metrics, such as electrocardiogram, arterial blood pressure, biomarkers, temperature, oxygen saturation, respiratory rate, and stress level. Using this data, we train an efficient rPPG model and compare its quality with existing approaches in cross-dataset scenarios. The public release of our dataset and model should significantly speed up the progress in the development of AI medical assistants.
• Abstract（参考訳）: リモートPhotoPlethysmoGraphy(rPPG)の進歩は、小さなサイズ、顔ビデオに対するプライバシー上の懸念、条件の多様性の欠如といった、既存の公開データセットの重要な問題によって制限されている。 本稿では、rPPGとHealth Biomarkers推定のための総合的な大規模マルチビュービデオデータセットを提案する。 我々のデータセットは600人の被験者の3600の同期ビデオ記録からなり、異なる角度で複数のコンシューマグレードのカメラを使用して様々な条件(レストと後運動)で撮影される。 生理状態のマルチモーダル分析を可能にするために、各記録は100HzのPSG信号と組み合わせられ、心電図、動脈血圧、バイオマーカー、温度、酸素飽和度、呼吸速度、ストレスレベルなどの健康指標が拡張される。 このデータを用いて、効率的なrPPGモデルをトレーニングし、その品質をデータセット間のシナリオにおける既存のアプローチと比較する。 データセットとモデルの公開リリースによって、AI医療アシスタントの開発が大幅にスピードアップするでしょう。

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