원격 광용적 맥파 측정(rPPG) 기술은 다양한 생리학적 지표를 비침습적으로 모니터링할 수 있어 멀티미디어 상호작용, 헬스케어, 감정 분석 등 다양한 분야에 활용되고 있다. 기존 rPPG 방법들은 일반화 성능 향상을 위해 다중 데이터셋을 활용하지만, 데이터셋 간 라벨 충돌과 속성 충돌 문제를 간과하고 있다.
라벨 충돌은 생리학적 신호 레이블과 얼굴 비디오 간의 상이한 위상 지연으로 인해 발생하며, 속성 충돌은 조명 변화, 움직임, 피부 유형 등의 분포 변화로 인해 발생한다. 이를 해결하기 위해 저자들은 DOHA(DOmain-HArmonious) 프레임워크를 제안한다.
DOHA-HPS(Harmonious Phase Strategy)는 시간적 생리학적 정보를 자기 유사성 생리학적 맵으로 변환하여 라벨 충돌을 완화한다. DOHA-HHO(Harmonious Hyperplane Optimization)는 전역 기울기 조화와 인스턴스 단위 기울기 조화를 통해 속성 충돌을 해결한다.
실험 결과, DOHA는 기존 방법들에 비해 다양한 프로토콜에서 성능을 크게 향상시켰다. 심박수, 심박변이도, 호흡률 추정 모두에서 개선된 성능을 보였다. 또한 DOHA는 다양한 rPPG 모델에 적용 가능하여 범용성이 높다.
toiselle kielelle
lähdeaineistosta
arxiv.org
Tärkeimmät oivallukset
by Weiyu Sun,Xi... klo arxiv.org 04-12-2024
https://arxiv.org/pdf/2404.07855.pdfSyvällisempiä Kysymyksiä