核心概念
心拍数と血圧を顔のビデオから推定するための深層学習フレームワークが提案されました。
要約
この論文では、顔のビデオから心拍数と血圧を推定するために2段階の深層学習フレームワークが提案されています。DRP-Netは位相シフトしたrPPG信号を推定し、BBP-NetはSBPとDBPを推定します。実験結果では、従来手法よりも優れた性能が示されました。また、データ拡張やLpvなどの手法が性能向上に寄与しています。
統計
MMSE-HRおよびV4Vデータセットで実験が行われました。
MMSE-HRデータセットでSBPとDBPのMAEはそれぞれ10.19 mmHgと7.09 mmHgです。
V4VデータセットでSBPとDBPのMAEはそれぞれ13.64 mmHgと9.40 mmHgです。
引用
"We propose a novel 2-stage deep learning framework consisting of DRP-Net and BBP-Net networks."
"The proposed method achieved the state-of-the-art performance for estimating heart rate and blood pressure."