MVRD-Bench：遮蔽下における動的リモート・フォトプレチスモグラフィのためのマルチビュー学習とベンチマーク
arXiv cs.CV / 2026/3/25
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要点
- 本論文は、実世界での動き、発話、遮蔽といった状況を反映するために設計された、3つの視点からの同期顔動画を備えるマルチビュー・リモート・フォトプレチスモグラフィ・データセット「MVRD-Bench（MVRD）」を導入する。
- 顔の皮膚の被覆が運動に起因する遮蔽によって部分的に失われた場合でも頑健性を高めるため、補完的な手がかりを融合する統一型マルチビュー学習フレームワーク「MVRD-rPPG」を提案する。
- このフレームワークには、モーションアーティファクト抑制（ATOC）、リズムと視覚のデュアルストリーム・ネットワークによる特徴の分離、そしてMulti-View Correlation-Aware Attention（MVCA）による視点ごとの集約が含まれる。
- 推定された生理信号の時間的正確性、スペクトル整合性、知覚上のリアリティを同時に担保するためのCorrelation Frequency Adversarial（CFA）訓練戦略を追加する。
- MVRDデータセットでの実験により、MAE 0.90およびピアソン相関R 0.99を含む、運動下での高い性能が示されており、著者らはコードとデータセットを公開すると述べている。
