面向鲁棒远程光学动力学学的SkinMap：加权全身皮肤分割
计算机视觉与模式识别
2025-10-08 v1 图像与视频处理
摘要
远程光学动力学学（rPPG）是一种通过简单摄像机记录人员的方式来监控心率和生命体征的方法，只要其中的任何一部分皮肤可见。这种低成本、无接触的方式有助于远程患者监护、情感分析、智能车辆利用等。多年来，已提出了各种技术来提高该技术的准确性，尤其是鉴于其对光照和运动的敏感性。在无监督管道中，需要首先从视频中选择皮肤区域以从皮肤颜色变化中提取rPPG信号。我们引入一种新颖的皮肤分割技术，优先考虑皮肤区域以提高提取信号的质量。它可以检测身体各处的皮肤区域，能够抗运动干扰，同时移除可能造成干扰的口部、眼睛和头发等区域。本模型在公开数据集上进行评估，我们还提出了一个名为SYNC-rPPG的新数据集，以更好地代表现实条件。结果表明，我们的模型在挑战性条件下（如说话和头部旋转）仍具备捕捉心跳的先天能力，能够维持预测值与实际心率之间的平均绝对误差（MAE），而其他方法则无法做到。此外，我们还在检测多样化皮肤色调方面表现出高准确性，使该技术成为现实应用的有前景的选项。
引用
@article{arxiv.2510.05296,
title = {SkinMap: Weighted Full-Body Skin Segmentation for Robust Remote Photoplethysmography},
author = {Zahra Maleki and Amirhossein Akbari and Amirhossein Binesh and Babak Khalaj},
journal= {arXiv preprint arXiv:2510.05296},
year = {2025}
}