要約
遠隔光電容積脈波計 (rPPG) のデータ駆動型アプローチの最近の進歩により、遠隔心拍数推定の精度が大幅に向上しました。
ただし、このようなアプローチのパフォーマンスはビデオ圧縮下では大幅に低下しますが、ビデオ データを効率的に保存および送信するには圧縮が必要です。
この論文では、rPPG 推定に対するビデオ圧縮の影響に対処するための新しいアプローチを紹介します。このアプローチでは、パルス信号倍率変換を活用して、rPPG 信号が拡大される非圧縮データ ドメインに圧縮ビデオを適応させます。
いくつかの圧縮率でデータベース内およびデータベース間のパフォーマンスの両方を使用して、2 つの公的に利用可能なデータセット、UCLA-rPPG および UBFC-rPPG を徹底的に評価することにより、モデルの有効性を検証します。
さらに、高度に圧縮され広く使用されている 2 つのデータセット、MAHNOB-HCI と COHFACE に対するアプローチの堅牢性を評価し、優れた心拍数推定結果を明らかにしました。
要約(オリジナル)
Recent advancements in data-driven approaches for remote photoplethysmography (rPPG) have significantly improved the accuracy of remote heart rate estimation. However, the performance of such approaches worsens considerably under video compression, which is nevertheless necessary to store and transmit video data efficiently. In this paper, we present a novel approach to address the impact of video compression on rPPG estimation, which leverages a pulse-signal magnification transformation to adapt compressed videos to an uncompressed data domain in which the rPPG signal is magnified. We validate the effectiveness of our model by exhaustive evaluations on two publicly available datasets, UCLA-rPPG and UBFC-rPPG, employing both intra- and cross-database performance at several compression rates. Additionally, we assess the robustness of our approach on two additional highly compressed and widely-used datasets, MAHNOB-HCI and COHFACE, which reveal outstanding heart rate estimation results.
arxiv情報
| 著者 | Joaquim Comas,Adria Ruiz,Federico Sukno |
| 発行日 | 2024-06-25 16:53:21+00:00 |
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