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학술대회자료
저자정보
김채민 (광운대학교) 최영석 (광운대학교)
저널정보
대한전자공학회 대한전자공학회 학술대회 2024년도 대한전자공학회 하계학술대회 논문집
발행연도
2024.6
수록면
1,962 - 1,965 (4page)

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Heart rate (HR), which counts heartbeats in a minute, provides information related to human health. Recently, remote photoplethysmography (rPPG) has attracted a lot of attention as a physiological signal for measuring HR in daily life by using a consumer-level camera. As a video-based HR estimation model, CNN is mainly used because of capturing patterns that are related to rPPG effectively in facial frames. However, CNN-based models are limited to capturing complex correlations within video frames. As a solution to the above problem, we propose a graph convolution network (GCN) based HR estimation model. For evaluating a proposed model for HR estimation, we use the UBFC-rPPG dataset. Experiments show that our proposed model is comparable or superior compared to CNN-based models.

목차

Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 제안 방법
Ⅲ. 실험 결과
Ⅳ. 결론 및 향후 연구 방향
참고문헌

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