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摘要
本文提出用于远程心率估计的端到端时空 Transformer 框架,面向光照变化下的机器人视觉生理感知。
计算机科学 > 计算机视觉与模式识别
[提交日期:2026年6月10日]
标题:面向机器人生理感知的抗光照干扰摄像头心率估计
View PDF HTML (experimental)摘要:对于在日常环境中与人互动的服务机器人、社交机器人和辅助机器人而言,生理感知非常重要。远程光电容积描记法(rPPG)可通过 RGB 摄像头实现非接触式心率(HR)估计,使其成为机器人搭载视觉系统的一种有前景的感知方式。然而,光照变化仍是稳健部署的主要障碍。本文在一个具有多样光照的新数据集上,提出了一种用于远程心率估计的端到端时空 Transformer 框架。我们的估计器整合了基于 PRNet 的 3D 人脸对齐、片段级光照增强、残差时间标准化模块,以及受控的混合时域-频域监督。训练目标结合了 Soft-Shifted Pearson 波形损失与频谱 Kullback-Leibler 散度损失,其中经过调优的权重($\mathbf{\beta}$)控制
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Subjects:
计算机视觉与模式识别(cs.CV); Artificial Intelligence (cs.AI)
Cite as:
arXiv:2606.12378 [cs.CV]
(or
arXiv:2606.12378v1 [cs.CV] for this version)
https://doi.org/10.48550/arXiv.2606.12378
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