Apr, 2020

AutoHR: 远程心率测量的强端到端基准线与神经搜索

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TL;DR本文使用神经架构搜索技术，提出一种基于 AutoHR 的强有力的远程心率测量终端到终端方法，通过实验在三个基准数据集上表明了在信息丰富的 rPPG-scenarios 中的效果。
remote photoplethysmographyheart rate measurementneural architecture searchtemporal difference convolutionspatio-temporal data augmentation
发现论文，激发创造
  • 基于端到端深度学习和视频增强的高度压缩面部视频心率远程测量

    本文提出了一个两阶段的端到端 RPPG 信号恢复方法，该方法包括视频增强和 RPPG 信号恢复两个阶段。实验结果表明，该方法在压缩视频上表现出色，并且具有很好的泛化能力。

    Jul, 2019

  • 智能环境中的远程心率监测与自监督预训练

    利用自监督对比学习方法来估计远程光电容积描记法和心率监测，减少对标记数据的依赖并提高性能。

    Oct, 2023

  • 使用时空网络从面部视频中远程测量光电容积脉搏信号

    通过使用深度时空网络重建精确的远程光学心电图信号，我们提出了一种 rPPG 测量方法，能够从面部视频中测量心率和心率变异性，并在心房颤动检测和情感识别方面取得了有前途的成果。

    May, 2019

  • 基于实时摄像头的心率及其变异性高效估计

    本文介绍了一种新的、精确的、实时的远程光学心率监测方法，可以测量心率、提取脉搏波形并计算心率变异性，无需特定的训练，可在实际应用中得到良好的结果。

    Sep, 2019

  • 在跨数据集远程光电容积脉搏图方面提升泛化能力

    研究表明，当前基于深度学习的 Remote Photoplethysmography (rPPG) 模型倾向于学习训练数据集中的脉搏波特征，作者提出的一种扩充训练数据集范围和变化性的方法成功缓解了这种倾向，进一步提高了模型的泛化能力。

    May, 2023

  • 使用迁移元学习器进行远程心率估计的元 rPPG

    本文提出了一种基于远程光电容积脉搏图（rPPG）的无接触式心率估计方法，通过自监督权重调整来实现在测试部署期间对未标记样本的快速适应以应对未知分布变化的能力，从而取得了 MAHNOB-HCI 和 UBFC-rPPG 方面的最优性能。

    Jul, 2020

  • Q-PPG: 可穿戴设备上基于 PPG 的节能心率监测

    通过 deep Temporal Convolutional Networks 工具和硬件友好型量化器，我们提出了一种设计空间探索方法，用于自动生成一组适用于可穿戴设备的高精度、极轻量级的计算模型，以便实现心率监测。

    Mar, 2022

  • 通过任意分辨率视频学习抗运动影响的遥测脉搏测量技术

    本文提出了两种对非接触式心率估计中长度和面部运动造成的误差进行修正的方法，并且使用一个双流双分辨率框架来训练模型以学习稳健的面部信号特征，实验证明了所提出方法的优越性。

    Nov, 2022

  • 基于时空表征的面部心率端对端估计

    本文提出了一种基于 RhythmNet 的心率远程估测方法，并建立了一个大规模的多模态心率数据库（VIPL-HR），其包含 2,378 个可见光和 752 红外视频，该方法在公共数据库和 VIPL-HR 数据库上都表现出优异的表现。

    Oct, 2019

  • 从恶劣视频中实现无接触心率测量

    该研究利用图像处理技术恶化视频质量，模拟挑战性条件，评估了非学习和基于学习的 rPPG 方法在恶劣数据上的表现。结果显示这些限制条件下的准确率显著下降，因此建议应用去噪和修填等恢复技术来改善心率估计结果并提高方法的鲁棒性和适应性。

    Apr, 2023