EfficientPhys: カメラを用いた簡便で迅速かつ正確な生体信号測定の実現

カメラを用いた生理学的測定は、神経モデルが最先端の性能を提供する分野として急速に発展しています。これまでの研究では、さまざまな「エンドツーエンド」モデルが探求されてきましたが、これらの手法は依然として複数の前処理ステップを必要としています。これらの追加操作は実装が容易ではなく、再現や展開が困難になることがありますし、場合によっては「コア」ネットワーク自体よりも高い計算リソースを必要とすることがあります。本論文では、顔検出、セグメンテーション、正規化、色空間変換などの前処理ステップを不要にする2つの新しい効率的な神経モデルEfficientPhysを提案します。生のビデオフレームを使用することで、当社のモデルは3つの公開データセットで優れた性能を達成しています。トランスフォーマーまたは畳み込みバックボーンを使用した場合でも同様であることを示しています。さらに、提案されたネットワークの遅延時間を評価し、最も軽量なネットワークにおいても33%の効率向上が達成できることを示しています。