Mar, 2023

低光环境下的远程光电容抗技术图像增强

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TL;DR本文提出了一种基于低光照条件下的远程心率测量的技术性解决方案，并通过一个大规模的数据集，评估了在不同光照变化下 rPPG 算法（Green、ICA 和 POS）的性能，并发现在低光照条件下，人脸检测算法无法检测人脸，脉冲信号的振幅降低将导致噪声信号占主导地位，并且基于色度的方法在皮肤色调假设方面存在局限性，提出的解决方案可以有效地提高脉冲信号的信噪比和精度。
发现论文，激发创造
  • 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

  • 面部视频隐私保护型心率远程估计

    本文提出了一种数据扰动的方法，通过提取少量含有身份相关信息的面部区域进行像素洗牌和模糊处理来解决 Remote Photoplethysmography 数据的隐私问题，实验表明该方法可将面部识别算法的准确性降低 60%，而对 rPPG 提取几乎不产生影响，可作为一种有效的隐私保护方案。

    Jun, 2023

  • 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

  • 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

  • 评估具有挑战性环境中的基于视频 rPPG: 去除伪影和网络弹性

    通过系统调查和详细比较，我们证明了在具有挑战性的环境下提高远程视频脉搏波图 (rPPG) 测量的方法的有效性，从而为更可靠和有效的远程生命体征监测技术的发展做出了贡献。

    May, 2024

  • 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

  • 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

  • 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

  • 通过对比学习走近我的心：从未标记视频中进行远程光电容积图

    本文介绍了一种远程面部信号分析的新方法，应用了神经网络和自监督训练进行无监督学习，利用对感兴趣信号的弱先验建模，并成功在四个数据集上进行测试，证明了该方法的可行性和效果。

    Nov, 2021

  • 通过显式和隐式先验知识的融合推动可泛化的远程生理测量

    本文提出了一种利用远程光电容积图术（rPPG）任务中的显性和隐性先验知识的新框架，通过系统分析不同领域的噪声源，并将这些先验知识纳入网络进行训练，同时利用两个分支网络通过隐式标签相关性去除噪声并提取生理特征分布，我们的实验证明，该方法不仅在 RGB 跨数据集评估上胜过现有方法，而且能够很好地从 RGB 数据集泛化到 NIR 数据集。

    Mar, 2024