Camera-Based Remote Physiology Sensing for Hundreds of Subjects Across Skin Tones

本文介绍了远程光电容积脉搏图（rPPG）作为一种非侵入式、方便测量生命体征的有前途的方法，利用普遍存在的摄像头。尽管有了进展，现有数据集在规模和多样性方面仍有不足，限制了在不同条件下进行全面评估。本文对VitalVideo数据集进行了深入分析，这是迄今为止最大的现实世界rPPG数据集，涵盖了893名受试者和6种Fitzpatrick肤色。我们使用了六种无监督方法和三种监督模型进行实验，结果表明，包含几百名受试者的数据集（即UBFC-rPPG的300个、PURE的500个和MMPD-Simple的700个）足以进行有效的rPPG模型训练。我们的研究结果强调了肤色的多样性和一致性对于在不同数据集上进行精确的性能评估的重要性。

研究远程光电容积脉搏图（rPPG）的测量方法，探索大规模、多样化数据集的重要性。

通过对当前最大规模的真实世界rPPG数据集VitalVideo进行深入分析，证明了300至700个受试者的数据集足以有效训练rPPG模型，同时强调了多样性和皮肤色调的一致性对于不同数据集的精确性能评估的重要性。

实验使用了VitalVideo数据集，包括893个受试者和6种Fitzpatrick皮肤色调。尝试了6种无监督方法和3种监督模型。论文提出的方法在数据集大小和多样性方面具有创新性。

相关研究包括：1.UBFC-rPPG数据集；2.PURE数据集；3.MMPD-Simple数据集。