remote photoplethysmography | BriefGPT

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PhysMLE: 通用且包含先验知识的多任务远程生理测量
通过多个低秩专家的混合模型和新型路由机制，设计了一种适应于多任务远程生理测量的模型（PhysMLE），并引入了生理学中的先验知识以克服实际多任务生理测量中标签空间不平衡的问题。运用提出的多源语序域泛化（MSSDG）协议进行了充分的实验和评估
PDF2 months ago
CVPRSiNC+: 自适应基于相机的生命体征测量及周期信号无监督学习
提出了一种新的非对抗无监督学习框架，用于从未标记的视频数据中直接提取血容量脉搏，以实现低成本的非接触健康监测，并展示了该框架在调整模型和个性化适应信号回归方面的效果。
PDF2 months ago
基于方向条件的人脸纹理映射用于基于视频的人脸遥感光电容积测量
利用三维面部表面构建一个新颖的基于方向条件的面部纹理视频表示，改善现有基于视频的面部远程光电测量的方法对动态和自由主体运动的鲁棒性。通过在 MMPD 上进行交叉数据集测试，我们的方法在纯净数据集上训练的 PhysNet 模型基线的性能上取得
PDF3 months ago
使用深度学习远程光电容积脉搏模型相似性测量领域转变
通过模型相似性来衡量领域偏移的指标可用作领域偏移的度量，并且我们展示了这些指标与实际性能之间的高相关性。其中一项具有可行相关性的提议指标为 DS-diff，不需要假设对目标领域的基本事实，即可应用于自然环境数据。因此，我们研究了一个模型选择
PDF3 months ago
MM解决通用远程生理测量中的领域冲突
DOHA 框架通过引入和融合相干相位策略和相干超平面优化，解决了不同数据集之间的标签冲突和属性冲突，提升了现有方法在多个协议下的性能表现。
PDF3 months ago
RhythmMamba：快速远程生理测量与任意长度视频
使用 Mamba 为基础的 RhythmMamba 方法，通过多时间尺度的 Mamba 约束周期模式与短期趋势，并结合频域前馈使得 Mamba 能够牢固理解 rPPG 的准周期模式。大量实验证明，RhythmMamba 在减少参数和降低计算
PDF3 months ago
基于相机的皮肤色调横跨数百个受试者的远程生理感应
本研究分析了目前为止最大的真实世界远程光电容抗数据集，涵盖了 893 名受试者和 6 种菲茨帕特里克皮肤色调，实验结果表明，包含数百名受试者的数据集足以进行有效的远程光电容抗模型训练，并强调了皮肤色调的多样性和一致性对于不同数据集的精确性能
PDF3 months ago
使用行为特征的无监督远程光电容积测量分析在线会议参与者的参与度
使用无监督的远程光电容积脉搏图 (rPPG) 技术，结合行为特征，有效地测量在线团体会议中的参与度，通过使用仅心率变异性 (HRV) 特征可实现 94% 的准确性，结合行为线索后可提高至 96% 的准确性。
PDF3 months ago
rFaceNet：通过身份特定的面部轮廓提取增强生理信号的端到端网络
介绍了一种名为 rFaceNet 的高级 rPPG 方法，通过整合特定身份的脸部轮廓信息和消除冗余数据，通过时间压缩单元（TCU）高效地从输入视频帧中提取面部轮廓，并使用跨任务特征组合器（CTFC）将模型关注点导向相关的面部区域，提高了 r
PDF4 months ago
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
PDF4 months ago
RhythmFormer：基于分层时域周期转换器提取 rPPG 信号
RhythmFormer 是一种基于 Transformer 的全端对端方法，通过明确利用 rPPG 的准周期性特性来提取 rPPG 信号。在多个时间尺度上，层次化时间周期性 Transformer 核心模块从中提取周期性特征，利用时间域的
PDF4 months ago
PhySU-Net：自监督预训练的长时空上下文 rPPG 转换器
利用远程光电容积法（rPPG）技术，通过面部视频无接触地测量心脏活动，采用长时空图 rPPG 变换网络 PhySU-Net 并自监督预训练策略，利用无标记数据提高模型性能。
PDF4 months ago
远程脉搏、呼吸和血压估计的多地点生理监测数据集
可见光相机能够捕捉到微妙的生理生物标志物，无需与被试物理接触。我们提出了多站点生理监测（MSPM）数据集，这是第一个支持从人体多个位置同时基于相机进行重要生命体征估计的数据集。MSPM 允许研究远程光电容抗图，呼吸频率和脉冲传递时间（PTT
PDF5 months ago
利用 CKA 和经验方法优化远程光电测量体系结构
基于中心核对齐（CKA）方法，研究了不同深度的远程光电测量 (rPPG) 模型，发现较浅的模型无法学习到与更深模型相同的表示，另外在一定深度后，冗余层的增加对功能并没有明显提升。经验性研究证实了这些发现，并展示了如何利用该方法来优化 rPP
PDF6 months ago
利用面部视频估计心率和血压的相移远程光电测量
通过深度学习建立的两阶段视觉远程光电测量网络 (DRP-Net) 和边界血压网络 (BBP-Net) 可估算心率和血压，其中 DRP-Net 用于估算心率，BBP-Net 通过分析不同部位的光电信号的相位差估算收缩压与舒张压。与最近的方法相
PDF6 months ago
无监督远程生理测量的自相似先验蒸馏
我们提出了一种基于自相似性先验蒸馏 (SSPD) 框架的无监督远程光电容积描记术 (rPPG) 估计方法，通过利用心脏活动的内在自相似性，采用物理先验嵌入增强技术抑制噪音，利用自相似性感知网络提取更可靠的自相似生理特征，以及开发分层自蒸馏范
PDF8 months ago
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。
PDF8 months ago
PAD-Phys 在面部生物测量中利用生理学进行演示攻击检测
基于远程光电容积描记术 (rPPG)，本研究提出了三种不同的基于 rPPG 的展示攻击检测方法：(i) 生理领域，即使用 rPPG 模型的领域，(ii) Deepfakes 领域，在其中从生理领域重新训练模型以执行特定的 Deepfakes
PDF9 months ago
视频心率估计的边界框和关键点检测方法比较
远程光电测容（rPPG）使用人的额头肤色的周期变化来估计心率。本文比较了两种方法：基于边界框的方法和基于标记点检测的方法用于估计心率，并发现基于标记点的方法在模型结果方面具有更小的方差，其标准偏差比边界框方法小了 4 倍以上（4.171 对
PDF9 months ago
使用 1DCNN 注意力网络从 rPPG 进行亲属验证
使用远程光电容积描记法（rPPG）信号进行面部亲缘关系验证的研究。提出了一种一维卷积神经网络（1DCNN）与 1DCNN-Attention 模块和对比损失相结合的方法，通过从不同 ROI 提取的多个 rPPG 信号为输入，学习亲缘相似性。
PDF10 months ago