MMPD: Multi-Domain Mobile Video Physiology Dataset

要約

タイトル：MMPD: マルチ・ドメイン・モバイル・ビデオ・生理学データセット
要約：
– リモートフォトプレソスモグラフィ（rPPG）は、生理学的な重要な信号を非侵襲的に、便利に、同時に測定するための魅力的な方法です。
– 公開ベンチマークデータセットは、技術の開発と精度の改善に貢献していますが、公開データセットにはいくつかの欠点があります。
– まず、モバイルデバイスにカメラが付属しているにもかかわらず、モバイル電話用に記録されたデータセットはほとんどありません。
– 第二に、ほとんどのデータセットは比較的小さく、外見（例：肌の色）、動作（例：運動）および環境（例：照明条件）の多様性が制限されています。
– 分野の進歩を支援するために、我々はマルチドメイン・モバイル・ビデオ・生理学データセット（MMPD）を提案します。このデータセットは、33人の被験者のモバイル電話からの11時間の記録から構成されており、肌の色、体の動き、照明条件の多様性がより表現されるように設計されています。
– MMPDは、8つの説明的なラベルとともに包括的であり、rPPG-toolboxと併用することができます。データセットの信頼性は、主流の非監視およびニューラルメソッドで検証されています。
– GitHubリポジトリ：https://github.com/THU-CS-PI/MMPD_rPPG_dataset。

要約(オリジナル)

Remote photoplethysmography (rPPG) is an attractive method for noninvasive, convenient and concomitant measurement of physiological vital signals. Public benchmark datasets have served a valuable role in the development of this technology and improvements in accuracy over recent years.However, there remain gaps in the public datasets.First, despite the ubiquity of cameras on mobile devices, there are few datasets recorded specifically with mobile phone cameras. Second, most datasets are relatively small and therefore are limited in diversity, both in appearance (e.g., skin tone), behaviors (e.g., motion) and environment (e.g., lighting conditions). In an effort to help the field advance, we present the Multi-domain Mobile Video Physiology Dataset (MMPD), comprising 11 hours of recordings from mobile phones of 33 subjects. The dataset is designed to capture videos with greater representation across skin tone, body motion, and lighting conditions. MMPD is comprehensive with eight descriptive labels and can be used in conjunction with the rPPG-toolbox. The reliability of the dataset is verified by mainstream unsupervised methods and neural methods. The GitHub repository of our dataset: https://github.com/THU-CS-PI/MMPD_rPPG_dataset.

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