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J-GLOBAL ID：202002268215849368   整理番号：20A2035742

遠隔心拍推定のための空間-スペクトル-時間融合【JST・京大機械翻訳】

Spatial-Spectral-Temporal Fusion for Remote Heart Rate Estimation

著者 (5件)： Kado Shiika (Department of Systems and Control Engineering, School of Engineering, Tokyo Institute of Technology, Tokyo, Japan) ,  Monno Yusuke (Department of Systems and Control Engineering, School of Engineering, Tokyo Institute of Technology, Tokyo, Japan) ,  Yoshizaki Kazunori (Olympus Corporation, Tokyo, Japan) ,  Tanaka Masayuki (Department of Systems and Control Engineering, School of Engineering, Tokyo Institute of Technology, Tokyo, Japan) ,  Okutomi Masatoshi (Department of Systems and Control Engineering, School of Engineering, Tokyo Institute of Technology, Tokyo, Japan)
資料名： IEEE Sensors Journal  (IEEE Sensors Journal)
巻： 20  号： 19  ページ： 11688-11697  発行年： 2020年 
JST資料番号： W1318A  ISSN： 1530-437X  CODEN： ISJEAZ  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 本論文では,照明変動と頭部運動に対するカメラベース遠隔HR推定のロバスト性を改善するために,同時に記録されたRGBと近赤外(NIR)顔ビデオを用いた新しい心拍数(HR)推定法を提案した。ロバストHR推定の鍵は,異なる空間顔パッチ,スペクトルモダリティ(すなわちRGBとNIR),および時間的短時間サブウィンドウを用いて推定した投票候補HRsによって,考慮された時間ウィンドウのためのHRのヒストグラムを構築することである。ヒストグラム投票はHR推定の信頼性チェックを通過する候補HRに対してのみ実行される。考察した時間窓に対する最終HR推定は,次に,最も頻繁に投票されたHRビンを検出し,その隣接ビンを用いて放物線フィッティングを行うことにより得られる。空間的に,スペクトル的に,そして,多数投票のための候補HRsを時間的に融合することによって,著者らの方法は,ロバストHR推定を可能にするために,照明変動とヘッド運動によってより少ない影響を受ける適切なビデオサブ領域を自動的に利用することができた。168RGB-NIRビデオ記録に関する実験を通して,著者らは,著者らの融合ベースの方法が既存の方法と比較して改善されたHR推定精度を達成することを実証した。Copyright 2020 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 信頼性 ,  *心拍 ,  *スペクトル ,  録画 ,  近赤外線 ,  録画装置 ,  投票 ,  ヒストグラム ,  ロバスト性
準シソーラス用語： 頭部運動 ,  時間窓 ,  推定精度 ,  照明変化 ,  推定法 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 生体計測  (EL03020C) ,  パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (4件)： 心拍 ,  推定 ,  スペクトル ,  融合