論文の概要: Video-based Heart Rate Estimation with Angle-guided ROI Optimization and Graph Signal Denoising

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2604.11395v1
• Date: Mon, 13 Apr 2026 12:40:02 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-04-14 20:13:16.533104
• Title: Video-based Heart Rate Estimation with Angle-guided ROI Optimization and Graph Signal Denoising
• Title（参考訳）: 角誘導ROI最適化とグラフ信号デノイングを用いたビデオベース心拍推定
• Authors: Gan Pei, Junhao Ning, Boqiu Shen, Yan Zhu, Menghan Hu,
• Abstract要約: リモート光麻痺は、顔ビデオから非接触心拍数測定を可能にする。 そのパフォーマンスは、話すことや頭を振ることのような顔の動きによって著しく劣化する。 この問題に対処する2つのプラグアンドプレイモジュールを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.925539855536679
• License: http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/
• Abstract: Remote photoplethysmography (rPPG) enables non-contact heart rate measurement from facial videos, but its performance is significantly degraded by facial motions such as speaking and head shaking. To address this issue, we propose two plug-and-play modules. The Angle-guided ROI Adaptive Optimization module quantifies ROI-Camera angles to refine motion-affected signals and capture global motion, while the Multi-region Joint Graph Signal Denoising module jointly models intra- and inter-regional ROI signals using graph signal processing to suppress motion artifacts. The modules are compatible with reflection model-based rPPG methods and validated on three public datasets. Results show that jointly use markedly reduces MAE, with an average decrease of 20.38\% over the baseline, while ablation studies confirm the effectiveness of each module. The work demonstrates the potential of angle-guided optimization and graph-based denoising to enhance rPPG performance in motion scenarios.
• Abstract（参考訳）: 遠隔プラチスモグラフィー(rPPG)は、顔面ビデオから非接触心拍数測定を可能にするが、その性能は、話し声や頭振りなどの顔の動きによって著しく低下する。 この問題に対処するため,プラグアンドプレイモジュールを2つ提案する。 Angle-guided ROI Adaptive Optimizationモジュールは、ROI-Camera角を定量化し、動きの影響のある信号を洗練し、グローバルな動きを捉える。 モジュールはリフレクションモデルベースのrPPGメソッドと互換性があり、3つのパブリックデータセットで検証される。 その結果, 共同使用によりMAEが著しく減少し, 平均20.38\%がベースライン上で減少し, アブレーション試験により各モジュールの有効性が確認された。 この研究は、動きシナリオにおけるrPPG性能を高めるために、角度誘導最適化とグラフベースのデノナイジングの可能性を示す。

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