論文の概要: Intervention-Based Self-Supervised Learning: A Causal Probe Paradigm for Remote Photoplethysmography

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2605.00882v1
• Date: Sun, 26 Apr 2026 09:56:09 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-05-05 20:33:49.444087
• Title: Intervention-Based Self-Supervised Learning: A Causal Probe Paradigm for Remote Photoplethysmography
• Title（参考訳）: インターベンションに基づく自己監督型学習:リモート光胸腺撮影のための因果探究パラダイム
• Authors: Zhiyi Niu, Xiaoguang Tu, Bo Zhao, Junzhe Cao, Dan Guo, Zitong Yu,
• Abstract要約: 新たなSSLパラダイムであるCausal Probing(PCP)を提案する。 PCPは潜伏rシグナルを基礎となる物理的ソースとして扱い、結果として生じるピクセルの色の変化を視覚的表現として扱う。 我々のエディタは、VIPL-HRやMMPD-HRといった挑戦的なデータセット上で、ドメイン内およびクロスドメインのパフォーマンスを達成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 38.62089038790769
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Remote Photoplethysmography (rPPG) enables convenient non-contact physiological measurement. Existing Self-Supervised Learning (SSL) methods commonly fall into a correlation trap: they tend to learn the most dominant periodic signals in the data, such as high-energy motion or illumination noise, rather than the faint, true rPPG signal, leading to poor model generalization. To address this, we propose a new SSL paradigm, Physiological Causal Probing (PCP), which treats the latent rPPG signal as the underlying physical source and the resulting pixel chrominance variations as its visual manifestation. Its core idea is to shift from passive correlation learning to active, precise intervention: it intervenes on the video based on a proposed rPPG hypothesis, and verifies whether the post-intervention changes match physical expectations. We propose the Interv-rPPG framework to implement PCP: an rPPG extractor named PhysMambaFormer hypothesizes the rPPG signal, while a Controllable Physiological Signal Editor conducts precise chrominance-domain interventions on videos based on this hypothesis. Interv-rPPG validates the physical realism of the hypothesis through `Falsifiability via Nulling' and `Axiomatic Equivariance'. Our editor achieves precise editing of the rPPG signal by intervening in the low-frequency chrominance components of the video. Our method improves both in-domain and cross-domain performance on challenging datasets such as VIPL-HR and MMPD. Furthermore, it surpasses the supervised baseline in complex cross-dataset settings, while remaining competitive on clean datasets where the intervention mechanism may introduce slight residual chrominance noise. Extensive experiments, including diagnostic analysis of nuisance sensitivity, demonstrate that the PCP paradigm effectively resists motion and illumination artifacts.
• Abstract（参考訳）: リモート光胸腺撮影(rPPG)は、便利な非接触生理学的測定を可能にする。 既存の自己監視学習(SSL)手法は、一般的に相関トラップに陥り、高エネルギー運動や照明ノイズなど、データの中で最も支配的な周期的な信号を学習する傾向にある。 そこで本研究では,RPPGシグナルを物理源として扱うSSLパラダイムであるPhysological Causal Probing (PCP)を提案する。 その中核となる考え方は、受動的相関学習からアクティブで正確な介入へと移行することであり、提案されたrPPG仮説に基づいてビデオに介入し、介入後の変化が物理的な期待に合致するかどうかを検証することである。 本稿では,PCPを実装するためのInterv-rPPGフレームワークを提案する。PhysMambaFormerというrPPG抽出器がrPPG信号を仮説化し,制御可能な物理信号エディタがこの仮説に基づいてビデオに正確な色域介入を行う。 Interv-rPPGは「Nulling」と「Axiomatic Equivariance」を通して仮説の物理的現実性を検証する。 ビデオの低周波色成分を介在させてrPPG信号の正確な編集を行う。 提案手法は,VIPL-HRやMMPDといった挑戦的なデータセット上でのドメイン内性能とクロスドメイン性能を改善する。 さらに、複雑なデータセット設定では教師付きベースラインを超越し、介入機構がわずかな残色ノイズを発生させる可能性のあるクリーンデータセットでは競争力を維持する。 ニュアンス感度の診断分析を含む広範囲な実験は、PCPパラダイムが運動や照明のアーチファクトに効果的に抵抗することを示した。

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