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문종현 (광운대학교) 조규상 (광운대학교) 이아린 (광운대학교) 손채봉 (광운대학교)
저널정보
대한전자공학회 대한전자공학회 학술대회 2024년도 대한전자공학회 하계학술대회 논문집
발행연도
2024.6
수록면
1,619 - 1,622 (4page)

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Remote Photoplethysmography (rPPG) measures vital signals like heart rate, respiration, and blood pressure non-invasively by analyzing light reflected from the skin in facial images. Recent advances utilize image processing and deep learning to enhance rPPG"s accuracy and reliability. However, privacy concerns and data scarcity limit data collection. This paper proposes a data augmentation technique for image sequence data to improve rPPG models" generalization and performance while preserving facial biometric information.

목차

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

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