論文の概要: CardiacMamba: Fair and Robust RGB-RF Fusion for Remote Heart Rate Estimation via State Space Modeling
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2608.15831v1
- Date: Sun, 16 Aug 2026 16:05:24 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-08-18 19:59:03.437865
- Title: CardiacMamba: Fair and Robust RGB-RF Fusion for Remote Heart Rate Estimation via State Space Modeling
- Title(参考訳): CardiacMamba:状態空間モデリングによる遠隔心拍推定のための公正かつロバストなRGB-RF核融合
- Abstract要約: CardiacMambaは、状態空間モデリングを通じて、光学的顔手がかりと高周波心臓運動手がかりを統合している。
EquiPlethデータセットでは、CardiacMambaは、0.96 bpm MAE、3.06 bpm RMSE、0.97 Pearson相関で最先端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): 36.18750971669015
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Remote photoplethysmography (rPPG) enables non-contact heart rate (HR) monitoring from facial videos, but RGB-only methods are vulnerable to illumination changes, motion artifacts, and skin-tone-dependent optical reflectance. We propose CardiacMamba, a fair and robust RGB-RF fusion framework that integrates optical facial cues and radio-frequency cardiac motion cues through state space modeling. CardiacMamba introduces a Temporal Difference Mamba Module (TDMM) to enhance subtle RF temporal variations, a bidirectional SSM-based interaction mechanism to align heterogeneous RGB-RF dynamics, and a Channel-wise Fast Fourier Transform (CFFT) module for channel-domain spectral refinement. On the EquiPleth dataset, CardiacMamba achieves state-of-the-art performance with 0.96 bpm MAE, 3.06 bpm RMSE, and 0.97 Pearson correlation, while reducing the observed light-dark skin-tone MAE gap to 0.26 bpm and maintaining robustness under RGB degradation and RF-missing conditions
- Abstract(参考訳): リモート光胸腺撮影(rPPG)は、顔ビデオから非接触心拍数(HR)モニタリングを可能にするが、RGBのみの手法は照明の変化、モーションアーティファクト、スキントン依存の光学反射に弱い。
状態空間モデリングにより,光学的顔手がかりと高周波心動作手がかりを統合した,公平かつ堅牢なRGB-RF融合フレームワークであるCardiacMambaを提案する。
CardiacMambaは、微妙なRF時間変動を高めるための時間差マンバモジュール(TDMM)、不均一なRGB-RFダイナミクスを整合させる双方向SSMベースの相互作用機構、チャネル領域スペクトル改善のためのチャネルワイド高速フーリエ変換(CFFT)モジュールを導入している。
EquiPlethデータセットでは,CardiacMambaが0.96bpm MAE,3.06bpm RMSE,0.97Pearson相関で最先端性能を達成し,観測された光暗黒色の肌色MAEギャップを0.26bpmに低減し,RGB劣化およびRF欠落条件下での堅牢性を維持する。
関連論文リスト
- RPM-Distill: Physiology-guided Adaptive Cross-modal Distillation for Robust Remote Physiological Measurement [25.785573372322137]
ビデオベースのリモート生理計測(RPM)は、非常にアクセスしやすいが、様々な照明、肌のトーン、動きの下でも脆弱である。
トレーニング中のみ同期レーダを利用する生理誘導型クロスモーダル蒸留フレームワークであるRPM-Distillを提案する。
RPM-Distillは、単調なベースラインよりも81%のMAEと21%の相関改善をもたらす。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-06-26T13:50:47Z) - Frequency upconversion of infrared signals via molecular cavity optomechanical systems with gain [4.857867070917862]
本研究では、2つの空洞と1つのN分子のアンサンブルからなる分子空洞光学系の赤外線キャビティにゲインを組み込む手法を提案する。
特定の振動モードに付随する赤外吸収とラマン散乱に依存するアップコンバージョンプロセスは、赤みがかった条件下での利得の取り込みによって著しく増幅される。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-06-16T12:50:13Z) - Fusion-E2Pulse: A Multimodal Event-RGB Fusion Network for Non-contact Pulse Wave Reconstruction [9.207646887958935]
非接触パルス波再構成ヒンジは、ジクロティックノッチを含む波形形態の正確な復元に有効である。
本稿では,フレームベース統合とイベントベース差分センシングの相乗効果を利用する,Fusion-E2Pulseという新しいマルチモーダルネットワークを提案する。
実験により、Fusion-E2Pulseは最先端の性能を実現し、ノイズ抑制と形態的忠実さを効果的にバランスできることが示されている。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-06-14T04:48:27Z) - Illumination-Robust Camera-Based Heart-Rate Estimation for Physiological Sensing in Robots [3.7597760118057884]
本稿では,照明の異なる新しいデータセット上でのリモートHR推定のためのエンド・ツー・エンド時空間変換フレームワークを提案する。
我々の推定器はPRNetベースの3次元顔アライメント、クリップレベルの照明強化、残留時間標準化モジュール、ハイブリッド時間周波数監視を統合している。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-06-10T17:42:31Z) - PhysNeXt: Next-Generation Dual-Branch Structured Attention Fusion Network for Remote Photoplethysmography Measurement [50.524262997433546]
ハーモグラフィーは、心臓の脈動によって引き起こされる顔の皮膚の色変化を分析し、心拍数やその他の重要な兆候を測定することができる。
現在の手法は主に生のビデオからエンド・ツー・エンドのモデリング、または微妙な心拍マップ(ST)表現に基づいている。
本稿では,ビデオフレームとST表現を併用したデュアルインプットディープラーニングフレームワークであるPhysMapXtを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-03-20T08:37:02Z) - PHASE-Net: Physics-Grounded Harmonic Attention System for Efficient Remote Photoplethysmography Measurement [63.007237197267834]
既存のディープラーニング手法は、主に生理学的モニタリングであり、理論的な堅牢性を欠いている。
本研究では,Navier-Stokes方程式のヘモダイナミックスから導かれる物理インフォームド r パラダイムを提案し,パルス信号が2次系に従うことを示す。
これは、時間的円錐ネットワーク(TCN)を使用する理論的正当性を提供する。
Phase-Netは高い効率で最先端のパフォーマンスを実現し、理論上は基礎的でデプロイ可能な r ソリューションを提供する。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-09-29T14:36:45Z) - CardiacMamba: A Multimodal RGB-RF Fusion Framework with State Space Models for Remote Physiological Measurement [24.511384674989223]
遠隔光麻痺(rPl)による心拍数(HR)推定は、健康モニタリングに非侵襲的な解決策を提供する。
従来の単一モダリティアプローチ(RGBまたはRF)は、照明のバリエーション、モーションアーティファクト、皮膚のトーンバイアスによるロバストさと精度のバランスをとる上で、課題に直面している。
両モードの相補的強度を利用するマルチモーダルRGB-RF融合フレームワークであるCardiacMambaを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-02-19T11:00:34Z) - Contourlet Refinement Gate Framework for Thermal Spectrum Distribution Regularized Infrared Image Super-Resolution [54.293362972473595]
画像超解像(SR)は、高解像度(HR)画像を低解像度(LR)画像から再構成することを目的としている。
SRタスクに対処する現在のアプローチは、RGB画像の特徴を抽出するか、同様の劣化パターンを仮定するものである。
スペクトル分布の忠実さを保ちつつ、赤外線変調特性を復元するコントゥーレット改質ゲートフレームワークを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-11-19T14:24:03Z) - Frequency Domain Modality-invariant Feature Learning for
Visible-infrared Person Re-Identification [79.9402521412239]
本稿では、周波数領域から見たモダリティの相違を低減するために、新しい周波数領域モダリティ不変特徴学習フレームワーク(FDMNet)を提案する。
我々のフレームワークでは、インスタンス適応振幅フィルタ(IAF)とPhrase-Preserving Normalization(PPNorm)という、2つの新しいモジュールを導入している。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-01-03T17:11:27Z) - Diffusion Probabilistic Model Made Slim [128.2227518929644]
軽量画像合成のためのスリム拡散確率モデル(DPM)のカスタマイズ設計を提案する。
一連の条件および非条件画像生成タスクにおける遅延拡散モデルと比較して,計算複雑性を8-18倍に削減する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-11-27T16:27:28Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。