Konstantin Egorov Stepan Botman Pavel Blinov Galina Zubkova Anton Ivaschenko Alexander Kolsanov Andrey Savchenko

초록

원격 사진혈류량측정(rPPG) 기술의 발전은 기존 공개 데이터셋의 핵심적 한계로 인해 제약을 받고 있다. 이는 데이터셋의 규모가 작고, 얼굴 영상에 대한 개인정보 보호 문제, 그리고 실험 조건의 다양성 부족 등이 주요 원인이다. 본 논문은 rPPG 및 건강 생체지표 추정을 위한 새로운 종합적이고 대규모의 다중 시점 영상 데이터셋을 제안한다. 본 데이터셋은 600명의 참가자로부터 수집한 총 3,600개의 동기화된 영상 기록을 포함하며, 다양한 조건(휴식 상태 및 운동 후 상태)에서 다양한 각도로 소비자용 카메라를 활용해 촬영하였다. 생리 상태의 다모달 분석을 가능하게 하기 위해 각 영상 기록은 100Hz의 PPG 신호와 함께 심전도(ECG), 동맥혈압, 생체지표, 체온, 산소 포화도, 호흡 빈도, 스트레스 수준 등 확장된 건강 지표와 연계되어 있다. 본 데이터를 기반으로 효율적인 rPPG 모델을 학습하고, 기존 방법들과 비교하여 교차 데이터셋 환경에서의 성능을 평가하였다. 본 데이터셋 및 모델의 공개는 인공지능 기반 의료 보조 시스템 개발의 진전을 크게 촉진할 것으로 기대된다.