RGB/NIRカメラを用いた照明変動に頑健な心拍数推定

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1. RGB/NIRカメラを用いた 照明変動に頑健な心拍数推定 栗原康佑 † 杉村大輔 ‡ 浜本隆之 † † 東京理科大学大学院 工学研究科 電気工学専攻 ‡ 津田塾大学 学芸学部 情報科学科
25. 定量評価（絶対値誤差） 24 ◼ 照明環境ごとの絶対値誤差による評価 ➢ 全被験者の絶対値誤差の平均値を表記 ➢ 値が低いほうが高精度 心拍数の推定精度（絶対値誤差） S1：高照度環境 (600 lx) S2：低照度環境 (0.4 lx) S3：心拍数と似た変動 (1 lx) … 50bpmの正弦波映像を再生 S4：実際の使用を想定 (1 lx) … 映画の予告編を再生 S1 S2 S3 S4 手法[2] (RGB) 3.9 14.4 22.7 25.7 手法[2] (NIR) 6.7 6.3 4.2 6.8 手法[4] (RGB/NIR) 4.9 7.0 4.2 6.8 提案手法 1.9 2.7 2.5 2.6 [2] A. Lam et al., “Robust Heart Rate Measurement from Video Using Select Random Patches”, in IEEE ICCV 2015 [4] S. Kado et al., “Remote heart rate measurement from RGB-NIR video based on spatial and spectral face patch selection”, in IEEE EMBC 2018
26. 定量評価（Bland-Altman plots） 25 ◼ 縦軸に正解心拍数との誤差を示したグラフ ➢ 全被験者・全照明環境における誤差をプロット ➢ 縦軸が0に近い分布のほうが高精度 手法[2] (RGB) 手法[2] (NIR) 手法[4] (RGB/NIR) 提案手法 [2] A. Lam et al., “Robust Heart Rate Measurement from Video Using Select Random Patches”, in IEEE ICCV 2015 [4] S. Kado et al., “Remote heart rate measurement from RGB-NIR video based on spatial and spectral face patch selection”, in IEEE EMBC 2018
27. 評価実験の様子 26