SiNC+: 自适应基于相机的生命体征测量及周期信号无监督学习
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
本文提出了一种无监督的远程光学脉搏测量方法,利用 3D 卷积神经网络模型以及对比损失训练模型,可以在不需要参照信号的情况下提高精度,并可以更快地运行且更耐噪音。
Aug, 2022
视频远程生理测量是利用面部视频测量血容量变化信号,也称为远程光电容抗 (PRP)。本文提出了一种名为 Contrast-Phys + 的方法,可以在无监督和弱监督设置下进行训练。我们使用 3D 卷积神经网络模型来生成多个时空 PRP 信号,并将 PRP 的先验知识纳入对比损失函数中。我们进一步将 GT 信号纳入对比学习,以适应偏向性或错位标签。对比损失鼓励来自同一视频的 PRP/GT 信号进行分组,并将来自不同视频的信号分开。我们在包括 RGB 和近红外视频的五个公开数据集上评估我们的方法。即使在部分可用或错位的 GT 信号或没有标签的情况下,Contrast-Phys + 也优于最先进的有监督方法。此外,我们还强调了我们的方法在计算效率、噪声鲁棒性和泛化性方面的优势。
Sep, 2023
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
本研究介绍了一种基于图论和计算机视觉算法的 PPG 信号处理框架,它对仿射变换具有不变性,计算速度快,并在任务和数据集之间表现出强大的泛化能力,能够提取人体循环系统的各种生物特征。
May, 2023
本研究提出了一种基于自监督训练的去噪算法来去除穿戴式设备 PPG 信号中的噪音和运动伪迹,提高心率估计的准确性及心率变异性的估计精度,为穿戴式设备在健康指标方面的应用提供了改进。
Jul, 2023
远程摄像测量血容量脉搏通过光容积脉搏图(rPPG)是一种可伸缩、低成本、易于获取心血管信息的引人注目的技术。我们使用最新发布的同步接触式 PPG 和面部视频测量的独特数据集,对训练面部视频 rPPG 模型时是否使用来自身体其他部位的接触式测量数据进行优化进行了精确和定量的研究,结果显示,使用额头 PPG 信号相较于手指 PPG 信号,可以获得高达 40% 的均方误差降低,模型更好地学习了地面真实 PPG 信号的形态。然而,从手指 PPG 训练的模型仍然能很好地学习到主导频率(即心率)的特征。
Mar, 2024