論文の概要: EgoHRV: Continuous Heart Rate Variability Estimation from Egocentric Systems for Autonomic Response and Skill Assessment

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2608.18711v1
• Date: Wed, 19 Aug 2026 09:10:24 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-08-20 20:13:55.360371
• Title: EgoHRV: Continuous Heart Rate Variability Estimation from Egocentric Systems for Autonomic Response and Skill Assessment
• Title（参考訳）: EgoHRV:自律神経反応とスキル評価のためのエゴセントリックシステムからの連続心拍変動推定
• Abstract要約: 心拍変動(HRV)は、ストレス下での自律神経調節の非侵襲マーカーとして広く用いられている。 我々は,すでにエゴセントリックなヘッドセットに組み込まれている視線カメラからHRVと心拍数(HR)を推定する手法であるEgoHRVを提案する。 我々のパイプラインは、3Dバックボーンと新しい低分解モジュールを組み合わせることで、視線ビデオから血液量パルス(BVP)信号を抽出する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 35.715609556178165
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Egocentric vision systems capture human behavior from visible cues, but overlook physiological indicators of autonomic states such as stress, engagement, and attention. Heart rate variability (HRV) is a widely used noninvasive marker of autonomic regulation under stress. HRV reflects small timing differences between successive heartbeats and has so far been out of reach for egocentric platforms, where motion and noise in gaze video mask exactly this fine-grained timing. We propose EgoHRV, a method that estimates HRV as well as heart rate (HR) from the gaze cameras that are already integrated into egocentric headsets. Our pipeline combines a 3D backbone with a novel low--high decomposition module that extracts the blood volume pulse (BVP) signal from gaze video. Our cross-domain pretraining aligns the frequency-domain representations of contact-based and camera-derived signals. This alignment gives EgoHRV the temporal precision to recover HRV from the subtle fluctuations in gaze video. EgoHRV achieves state-of-the-art accuracy for HR and HRV estimation from egocentric video, and its uncertainty-aware design improves downstream behavioral modeling. Integrating our HRV estimates and confidence measures into EgoExo4D's proficiency estimator raises accuracy by 17.8%. Beyond skill, continuous HRV estimation also opens egocentric systems to stress- and arousal-aware estimation tasks. Code: https://github.com/eth-siplab/EgoHRV
• Abstract（参考訳）: エゴセントリックな視覚システムは目に見える手がかりから人間の行動を捉えているが、ストレス、エンゲージメント、注意といった自律神経状態の生理学的指標を見落としている。 心拍変動(HRV)は、ストレス下での自律神経調節の非侵襲マーカーとして広く用いられている。 HRVは、連続する心拍のタイミングの違いを反映しており、これまでは、この微妙なタイミングで視線ビデオマスクのモーションとノイズが流れるエゴセントリックなプラットフォームには届かなかった。 我々は,すでにエゴセントリックなヘッドセットに組み込まれている視線カメラからHRVと心拍数(HR)を推定する手法であるEgoHRVを提案する。 我々のパイプラインは、3Dバックボーンと新しい低分解モジュールを組み合わせることで、視線ビデオから血液量パルス(BVP)信号を抽出する。 我々のクロスドメイン事前訓練は、コンタクトベースおよびカメラ由来の信号の周波数領域表現を整列させる。 このアライメントにより、EgoHRVは、視線ビデオの微妙なゆらぎからHRVを回復するための時間的精度が得られる。 EgoHRVは、エゴセントリックなビデオからHRとHRVを推定するための最先端の精度を実現し、その不確実性を考慮した設計は下流の行動モデルを改善する。 EgoExo4Dの熟練度推定器にHRV推定と信頼性対策を統合すると、精度は17.8%向上する。 スキル以外にも、連続的なHRV推定は、ストレスと覚醒を意識した推定タスクにエゴセントリックなシステムを開放する。 コード:https://github.com/eth-siplab/EgoHRV

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