論文の概要: Non-contact, Real-time, Heart-rate Measurement using Image Processing with Commodity Cameras and AI Agents
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2607.06598v1
- Date: Mon, 06 Jul 2026 23:38:02 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-07-09 22:50:30.146793
- Title: Non-contact, Real-time, Heart-rate Measurement using Image Processing with Commodity Cameras and AI Agents
- Title（参考訳）: コモディティカメラとAIエージェントを用いた画像処理による非接触リアルタイム心拍測定
- Abstract要約: 我々は,ノートパソコンの組込みカメラなどのコモディティカメラを用いた画像処理による非接触,リアルタイム,心拍数測定システムを開発した。
実生活環境における時系列における心拍数計算の関連信号の取得には,革新的なアルゴリズムを用いる。
我々は、Apple Watchの心拍数測定結果に対して開発されたプロトタイプをテストし、分析する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.1458853556386797
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Heart rate measurement is one of the key requirements for real-time health monitoring, in particular for health caring of elderly people. Traditional heart rate measurement relies on contact sensing mechanisms such as some heart rate measurement devices at medical hospitals or some wearable devices with embedded sensors such as Apple Watch, etc. In this paper, we develop a system for non-contact, real-time, heart rate measurement using image processing with commodity cameras such as an embedded camera on a laptop, where we use an innovative algorithm to capture the relevant signals for the computation of heart rate in a time series in real life environments. The presented heart rate computation (HRC) process is composed with four major steps: (a) identify frames per second of the camera in use, i.e., 30 frames per second for a given camera, (b) face detection (FD) with shape predictor of 68 face landmarks using deep learning (DL) method, (c) time sliding window (TSW) algorithm to de-noise the signal by smoothing out the noise, and (d) compute heart rate based on identified signal periodicity. We test and analyze the developed prototypes against heart rate results by Apple Watch and check the difference range in multiple rounds and compute the mean of the difference for the measurement values of the heart rate of the same person at the same time. We will do further tuning and optimization of the present methods and deploy the system as a personal AI agent [6] for health monitoring as our future directions.
- Abstract（参考訳）: 心拍数測定は、特に高齢者の健康管理において、リアルタイムの健康モニタリングの鍵となる要件の1つである。
従来の心拍測定は、医療病院の心拍測定装置や、Apple Watchなどの組み込みセンサーを備えたウェアラブルデバイスなど、接触検知機構に依存している。
本稿では,ノートパソコン上の組込みカメラなどのコモディティカメラを用いた画像処理による非接触,リアルタイム,心拍数計測システムを開発し,実生活環境における心拍数計算の関連信号の取得に革新的なアルゴリズムを提案する。
呈示心拍数計算(HRC)プロセスは4つの主要なステップから構成される。
(a)使用中のカメラの毎秒のフレーム、すなわち所定のカメラに対して毎秒30フレームを識別する。
b) 深層学習(DL)法を用いた68面ランドマークの形状予測器を用いた顔検出(FD)
(c)音を滑らかにすることで信号を消音するTSWアルゴリズム
(d)特定信号周期性に基づいて心拍数を算出する。
我々は、Apple Watchによる心拍測定結果に対して開発プロトタイプをテスト、分析し、複数のラウンドで差域を確認し、同時に同一人の心拍測定値の平均値を算出する。
我々は,本手法のさらなるチューニングと最適化を行い,今後,健康モニタリングのためのパーソナルAIエージェントとしてシステムを展開する [6]。
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