Influential Factors in rPPG: Insights from a Diverse and Inclusive Empirical Study
Notice bibliographique
Résumé
Remote photoplethysmography (rPPG) allows to optically measure vital signs, such as heart rate, without physical contact. Signal quality impacts the reliability of derived measurements, but the effects of influential factors in rPPG are not well understood. This research specifically examines five factors that are hypothesized to be important: camera type, skin tone, age, gender, and body mass index (BMI). We investigated these factors using a purposely collected dataset from a comparatively large and diverse population (n=126). For each participant, two simultaneous video streams were recorded using different quality hardware to allow to study the effect of choice of camera type. Statistical analysis based on two quality metrics (signal-to-noise ratio and mean absolute error in heart rate measurements) shows that the choice of camera type is important. Generalized linear mixed models provide evidence of a compounded effect between low quality camera and young age with respect to both signal quality decrease and an increase in measurement error. Analysis of the models coefficients brings evidences that darker skin tone also appears to reduce signal quality, but the results are statistically inconclusive in what concerns heart rate measurements. We observe no significant effect of gender or BMI on rPPG in this study. We believe that comprehensive understanding of the influential factors in rPPG will lead to more reliable and inclusive technologies.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,024 | 0,084 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».