Mesure sans contact de la fréquence par caméra basée sur l'apprentissage profond - Archive ouverte HAL Accéder directement au contenu
Communication Dans Un Congrès Année : 2021

Mesure sans contact de la fréquence par caméra basée sur l'apprentissage profond

Résumé

Nous présentons dans ce papier une nouvelle architecture de bout en bout basée sur un réseau de neurones spatio-temporel profond pour l'estimation de la fréquence cardiaque à partir des trames vidéo issues d'une webcam bas coût. Contrairement aux méthodes existantes, nous estimons la valeur de la fréquence cardiaque directement sans passer par l'extraction du signal iPPG et sans incorporer de connaissances préalables ou d'étapes de traitement supplémentaires. Nous avons construit notre réseau en utilisant des couches de convolution séparable en profondeur 3D avec des connexions résiduelles pour extraire simultanément des caractéristiques spatiales et temporelles. Ceci est très approprié pour la mesure en temps réel car le modèle nécessite un nombre réduit de paramètres et un court fragment vidéo. Les résultats obtenus semblent très satisfaisants et prometteurs, d'autant plus que les expériences ont été menées sur des ensembles de données collectés dans des conditions non contrôlées. La mesure de paramètres physiologiques sans contact est à la fois prometteuse et pertinente dans le contexte du suivi de l'évolution de maladies invalidantes. Les avancées récentes sont aujourd'hui intégrées dans des systèmes d'assistance à la personne et sont utilisées durant les séances de thérapie par réalité virtuelle.
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Origine : Fichiers produits par l'(les) auteur(s)

Dates et versions

hal-03790850 , version 1 (28-09-2022)

Identifiants

  • HAL Id : hal-03790850 , version 1

Citer

Yassine Ouzar, Frédéric Bousefsaf, Choubeila Maaoui. Mesure sans contact de la fréquence par caméra basée sur l'apprentissage profond. Colloque Jeunes Chercheurs IFRATH, Oct 2021, Paris, France. ⟨hal-03790850⟩
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