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자료유형
학술저널
저자정보
황규태 (전북대학교) 박명근 (Polaris3D Research) 이상준 (전북대학교)
저널정보
대한임베디드공학회 대한임베디드공학회논문지 대한임베디드공학회논문지 제18권 제2호
발행연도
2023.4
수록면
51 - 58 (8page)
DOI
10.14372/IEMEK.2023.18.2.51

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This paper proposes a deep learning method for estimating the heart rate from facial videos. Our proposed method estimates remote photoplethysmography (rPPG) signals to predict the heart rate. Although there have been proposed several methods for estimating rPPG signals, most previous methods can not be utilized in low-power single board computers due to their computational complexity. To address this problem, we construct a lightweight student model and employ a knowledge distillation technique to reduce the performance degradation of a deeper network model. The teacher model consists of 795k parameters, whereas the student model only contains 24k parameters, and therefore, the inference time was reduced with the factor of 10. By distilling the knowledge of the intermediate feature maps of the teacher model, we improved the accuracy of the student model for estimating the heart rate. Experiments were conducted on the UBFC-rPPG dataset to demonstrate the effectiveness of the proposed method. Moreover, we collected our own dataset to verify the accuracy and processing time of the proposed method on a real-world dataset. Experimental results on a NVIDIA Jetson Nano board demonstrate that our proposed method can infer the heart rate in real time with the mean absolute error of 2.5183 bpm.
#Digital health care #Deep learning #Model compression #Remote photoplethysmography #Heart rate estimation

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