基于 RGB 摄像头的生理信号感知：挑战与未来方向
计算机视觉与模式识别
2022-02-23 v2 人机交互
摘要
近期人工智能（AI）算法的进步推动了众多现实世界应用。医疗健康也不例外，AI 技术有极大潜力革新该行业。非接触式基于摄像头的生理信号感知，包括远程光电容积描记（rPPG），是一组成像方法，其利用普通 RGB 摄像头（如网络摄像头或智能手机摄像头）来捕获由生理过程引起的身体反射的电磁辐射（如光）的细微变化。基于 RGB 摄像头的系统不仅能够在不接触身体的情况下测量信号，还有机会从同一传感器捕获多模态信息（如面部表情、活动及其他上下文）。然而，开发可及、公平且实用的基于摄像头的生理信号感知系统面临各种挑战。在本文中，我们明确了基于 RGB 摄像头的生理信号感知领域及更广泛的 AI 驱动医疗社区面临的四个研究挑战，并提出了应对这些挑战的未来方向。我们相信解决这些挑战将有助于在现实世界和临床环境中交付准确、公平且可泛化的医疗 AI 系统。
引用
@article{arxiv.2110.13362,
title = {RGB Camera-based Physiological Sensing: Challenges and Future Directions},
author = {Xin Liu and Shwetak Patel and Daniel McDuff},
journal= {arXiv preprint arXiv:2110.13362},
year = {2022}
}