Deep adaptative spectral zoom for improved remote heart rate estimation

要約

データ主導型アプローチによる遠隔心拍数測定の最近の進歩により、精度が著しく向上しました。
ただし、これらの改善は主に rPPG 信号を回復することに焦点を当てており、派生信号から心拍数 (HR) を推定するという暗黙の課題が見落とされています。
多くの方法では HR 推定に高速フーリエ変換 (FFT) が使用されますが、FFT のパフォーマンスは本質的に限られた周波数分解能の影響を受けます。
対照的に、FFT の一般化形式である Chirp-Z 変換 (CZT) は、スペクトルを心拍数の対象となる狭帯域範囲に絞り込むことができ、周波数分解能が向上し、その結果、より正確な推定が可能になります。
この論文では、リモート HR 推定に CZT を採用する利点を示し、新しいデータ駆動型適応 CZT 推定器を紹介します。
私たちが提案するモデルの目的は、各特定のデータセット センサーの特性に一致するように CZT を調整し、多様なデータセットにわたる一般化を損なうことなく、rPPG 信号からの HR のより最適かつ正確な推定を容易にすることです。
これは、疎行列最適化 (SMO) によって実現されます。
私たちは、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 メトリックの両方を使用して、3 つの公的に利用可能なデータセット UCLA-rPPG、PURE、UBFC-rPPG に対する徹底的な評価を通じてモデルの有効性を検証します。
結果は、優れた心拍数推定機能を明らかにし、提案されたアプローチをあらゆる rPPG 方法に対する堅牢で汎用性の高い推定器として確立しました。

要約(オリジナル)

Recent advances in remote heart rate measurement, motivated by data-driven approaches, have notably enhanced accuracy. However, these improvements primarily focus on recovering the rPPG signal, overlooking the implicit challenges of estimating the heart rate (HR) from the derived signal. While many methods employ the Fast Fourier Transform (FFT) for HR estimation, the performance of the FFT is inherently affected by a limited frequency resolution. In contrast, the Chirp-Z Transform (CZT), a generalization form of FFT, can refine the spectrum to the narrow-band range of interest for heart rate, providing improved frequential resolution and, consequently, more accurate estimation. This paper presents the advantages of employing the CZT for remote HR estimation and introduces a novel data-driven adaptive CZT estimator. The objective of our proposed model is to tailor the CZT to match the characteristics of each specific dataset sensor, facilitating a more optimal and accurate estimation of HR from the rPPG signal without compromising generalization across diverse datasets. This is achieved through a Sparse Matrix Optimization (SMO). We validate the effectiveness of our model through exhaustive evaluations on three publicly available datasets UCLA-rPPG, PURE, and UBFC-rPPG employing both intra- and cross-database performance metrics. The results reveal outstanding heart rate estimation capabilities, establishing the proposed approach as a robust and versatile estimator for any rPPG method.

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