堅牢な非接触心拍数モニタリングのための適応型脈動平面

本稿では、心拍数をリアルタイムで監視するため、人間の顔から従来の研究に存在する固定投影平面を置き換える新しいアプローチが提案されている。新しい投影平面は、動きによって引き起こされる色の歪みを排除するために、光の強度の変化に応じて適応的に変更される。本稿では、最先端のセマンティックセグメンテーションであるDeeplabv3+が、いくつかのトラッカー（Boosting、MIL、TLD、Median Flow、Mosse、およびCSRT）によって検出された顔領域から皮膚ピクセルをセグメント化するために実装され、従来のHaar-Like特徴による顔検出と比較して計算時間を短縮する。画像およびデジタル信号処理技術も適用され、クリーンなパルス信号を取得するためのノイズを排除する。提案されたアプローチは、複数の課題において他の既存のアプローチ（Green、PCA、Chrom、POS）と比較されている。実施された実験から、Deeplabv3+は異なる種類の皮膚セグメンテーションにおいて従来のK-meansを上回ることが分かった。さらに、提案されたアプローチは、静止状態（精度96%）や薄暗い環境、カメラをズームなしで4mの距離までにおいても非常に堅牢かつ安定している。また、複数の頭の動きシミュレーションやフィットネスの動きも、実験で示されたようにAPPアプローチによって克服されている。したがって、提案されたアプローチは、監視またはヘルスケアアプリケーションに適用可能であることが結論付けられる。