OMuSense-23：用于接触式呼吸模式识别与生物识别的多模态数据集
计算机视觉与模式识别
2024-07-09 v1
摘要
在非接触生物识别和人类活动识别领域，缺乏通用、多模态数据集是一个显著瓶颈。为此，我们介绍了 Oulu 多模态感知（OMuSense-23）数据集，其中包括来自毫米波雷达和 RGB-D 相机的生物信号。该数据集包含来自 50 名受试者的数据，受试者在三个不同姿态下进行——站立、坐姿和躺姿——每个姿态都包含四种特定的呼吸模式活动：正常呼吸、阅读、引导呼吸和呼吸停止，涵盖典型情况（如坐姿正常呼吸）和临界情况（如躺姿呼吸停止）。在本工作中，我们对 OMuSense-23 数据集进行了详细概述，阐述了数据获取协议，描述了每个受试者的过程。此外，我们提供了若干与生物识别、呼吸模式识别和姿态识别相关数据分析任务的基线评估。我们的结果在从生物信号提取特征后，实现了 87% 的姿态识别准确率和 83% 的呼吸模式活动识别准确率。OMuSense-23 数据集已公开提供，供其他研究者和从业者在该领域使用。
引用
@article{arxiv.2407.06137,
title = {OMuSense-23: A Multimodal Dataset for Contactless Breathing Pattern Recognition and Biometric Analysis},
author = {Manuel Lage Cañellas and Le Nguyen and Anirban Mukherjee and Constantino Álvarez Casado and Xiaoting Wu and Praneeth Susarla and Sasan Sharifipour and Dinesh B. Jayagopi and Miguel Bordallo López},
journal= {arXiv preprint arXiv:2407.06137},
year = {2024}
}