EVM-CNN：基于人脸视频的实时非接触式心率估计
计算机视觉与模式识别
2022-12-29 v1 多媒体
摘要
随着健康意识的增强，无创身体监测引起了研究人员的兴趣。作为最重要的生理信息之一，近年来研究者已从人脸视频中远程估计心率（HR）。尽管过去几年取得了进展，但仍存在一些局限，例如处理时间随精度增加而上升，以及缺乏可供使用和比较的全面且具有挑战性的数据集。最近研究表明，可通过空间分解与时间滤波从人脸视频中提取 HR 信息。受此启发，本文引入一种新框架，通过结合空间与时间滤波及卷积神经网络，在真实条件下远程估计 HR。与 MMSE-HR 数据集上的基准相比，我们提出的方法在平均 HR 估计和短时 HR 估计方面均表现出更优性能。我们的方法与真值在短时 HR 估计上观察到高度一致性。
引用
@article{arxiv.2212.13843,
title = {EVM-CNN: Real-Time Contactless Heart Rate Estimation from Facial Video},
author = {Ying Qiu and Yang Liu and Juan Arteaga-Falconi and Haiwei Dong and Abdulmotaleb El Saddik},
journal= {arXiv preprint arXiv:2212.13843},
year = {2022}
}