論文の概要: HOT: Harmonic-Constrained Optimal Transport for Remote Photoplethysmography Domain Adaptation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2604.01675v1
• Date: Thu, 02 Apr 2026 06:24:06 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-04-03 14:21:10.561285
• Title: HOT: Harmonic-Constrained Optimal Transport for Remote Photoplethysmography Domain Adaptation
• Title（参考訳）: HOT: リモート光胸腺撮影領域適応のための高調波制約による最適輸送
• Authors: Ba-Thinh Nguyen, Thi-Duyen Ngo, Thanh-Trung Huynh, Thanh-Ha Le, Huy-Hieu Pham,
• Abstract要約: リモート光胸腺撮影(ミノグラフィー)は、顔画像から非接触計測を可能にする。 近年の深層学習に基づくFDA法は,個々のデータセットに対して高いパフォーマンスを達成している。 周波数領域適応 (FDA) を, 周波数領域の変動をモデル化するための基本戦略として導入する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.5608506499175103
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Remote photoplethysmography (rPPG) enables non-contact physiological measurement from facial videos; however, its practical deployment is often hindered by substantial performance degradation under domain shift. While recent deep learning-based rPPG methods have achieved strong performance on individual datasets, they frequently overfit to appearance-related factors, such as illumination, camera characteristics, and color response, that vary significantly across domains. To address this limitation, we introduce frequency domain adaptation (FDA) as a principled strategy for modeling appearance variation in rPPG. By transferring low-frequency spectral components that encode domain-dependent appearance characteristics, FDA encourages rPPG models to learn invariance to appearance variations while retaining cardiac-induced signals. To further support physiologically consistent alignment under such appearance variation, we propose Harmonic-Constrained Optimal Transport (HOT), which leverages the harmonic property of cardiac signals to guide alignment between original and FDA-transferred representations. Extensive cross-dataset experiments demonstrate that the proposed FDA and HOT framework effectively enhances the robustness and generalization of rPPG models across diverse datasets.
• Abstract（参考訳）: 遠隔プラチスモグラフィー(rPPG)は、顔画像から非接触的生理的計測を可能にするが、その実践的展開は、ドメインシフトによる実質的なパフォーマンス低下によって妨げられることが多い。 近年の深層学習に基づくrPPG法は個々のデータセットに対して高いパフォーマンスを達成しているが、照明、カメラ特性、色応答など、ドメイン毎に異なる外観関連要因によく適合している。 この制限に対処するために、rPPGの外観変化をモデル化するための原則的戦略として、周波数領域適応(FDA)を導入する。 FDAは、ドメインに依存した外観特性をコードする低周波スペクトル成分を転送することで、心誘導シグナルを保持しながら、外見の変化に不変性を学習することをrPPGモデルに推奨している。 このような外見変化下での生理学的に整合性のある整合性をさらに支援するために、心信号の調和性を利用して、オリジナルとFDAが伝達した表現間の整合性を誘導するハーモニック拘束型最適輸送(HOT)を提案する。 大規模なクロスデータセット実験により、FDAとHOTフレームワークは、多様なデータセットにわたるrPPGモデルの堅牢性と一般化を効果的に強化することを示した。

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