Diverse R-PPG：面向不同肤色受试者与场景的基于摄像头的心率估计
图像与视频处理
2020-12-10 v3
摘要
心率（HR）是评估心肺不稳定的基本临床指标。由于有色人种社区受COVID-19和心血管疾病的影响尤为严重，迫切需要在高质量远程医疗评估中部署非接触式心率感知方案。现有的从面部视频估计心率的计算机视觉方法对深肤色表现出偏倚性能。我们提出了一种新颖的物理驱动算法，在我们所报告的数据上提升了深肤色下的性能。我们通过创建首个聚焦远程医疗的远程生命体征数据集VITAL数据集来评估我们方法的性能。在真实场景条件下记录了54名不同肤色受试者的432段视频（约864分钟）及相应的生命体征数据。我们的方法减少了由光照变化、阴影和镜面高光引起的误差，并在所有肤色上带来了无偏的性能提升，为面向所有肤色患者的医学包容性非接触心率感知技术成为可行现实奠定了基础。
引用
@article{arxiv.2010.12769,
title = {Diverse R-PPG: Camera-Based Heart Rate Estimation for Diverse Subject Skin-Tones and Scenes},
author = {Pradyumna Chari and Krish Kabra and Doruk Karinca and Soumyarup Lahiri and Diplav Srivastava and Kimaya Kulkarni and Tianyuan Chen and Maxime Cannesson and Laleh Jalilian and Achuta Kadambi},
journal= {arXiv preprint arXiv:2010.12769},
year = {2020}
}
备注
49 pages, 6 figures, 3 tables, Supplement with 7 figures