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SketchARのコンピュータビジョンエンジニアであるMikhail Kopeliovichが、Intelligent Systemsカンファレンス―IntelliSys 2019にて、Webカメラを用いた心拍数推定に関する研究発表を行いました。このイベントは9月5日から6日にかけてロンドンで開催されました。
本カンファレンスには、50カ国以上から研究者やエンジニアが参加し、GoogleやIntelなど様々なIT企業も名を連ねました。Mikhail KopeliovichとMikhail Petrushanが発表した研究は、映像から心拍数を推定するための一般的なアルゴリズムや手法を詳細にレビューしたものです。彼らはこれらのアルゴリズムのさまざまな組み合わせを分析し、その中で最も精度の高い手法を提示しました。
SketchARのコンピュータビジョンエンジニアであり、博士課程の学生でもあるMikhail Kopeliovich。
Webカメラを用いた心拍数推定のためのカラー信号処理手法
著者（SketchAR）：Mikhail Kopeliovich、Mikhail Petrushan。
概要
コンピュータビジョン手法は、ヘルスケア支援や医療診断の分野で広く活用されています。フォトプレチスモグラフィー（PPG）はその一つで、血管内の血流量の変化によって生じるわずかな肌の色の変動を分析することで、非接触で心拍数を推定できる手法です。カメラで捉えられるこの肌の色の変化は「カラー信号」と呼ばれます。近年の研究によると、一部のPPG手法は一般的なWebカメラで撮影した映像データにも十分な精度で適用可能であり、自宅やオフィス環境での長期的な健康モニタリングに応用できる可能性があるとされています。本研究では、Webカメラを用いたPPGにおいて一般的に使用される信号処理手法の精度を評価するとともに、前処理・後処理のフィルタリングアルゴリズムとさまざまに組み合わせた新しい改良手法についても検証しました。特に、ガウス平滑化とフーリエスペクトルの時間平均化に基づく拡張フーリエ解析を用いて、心拍数の推定を行いました。
この論文はAdvances in Intelligent Systems and Computing誌に掲載されました。
私たちが世界各地で参加しているカンファレンスについて、もっと詳しく知りたい方はこちら：
バルセロナで開催されたMobile World Congress 2019での、SketchARとの共同ブース。
ローマで開催されたHuawei eco-Connectにおける、SketchARの描画エリア。SketchARとHuaweiのパートナーシップ発表の様子。
それでは、
SketchARチームより
