Presentation Information
[B-19-08]A Study on Heart Rate Estimation Based on Upper-Body Reflections Using Deep-Learning Skeleton Estimation for a Compact mm-Wave Sensor
◎△Sora Nagayama1, Takeshi Toda1 (1. NIHON Univ.)
Keywords:
Skeleton,Pose Estimation,Deep Learning,Heart Rate,mm-Wave
近年，ミリ波センサによる非接触バイタルセンシ
ングは，照明に依存せずプライバシー保護に優れる
ことから，在宅・施設での見守りへの応用が期待さ
れている．心拍推定では胸壁の位相変動を捉える必
要があり，胸部領域の正確な定位が鍵となる．従来
は最大反射電力のレンジビンを用いる手法が主流で
あったが，マルチパスや姿勢変化により定位が不安
定となる課題がある．一方で，推定骨格を手がかり
に胸部を定位する手法も提案されているが，コンパ
クトなセンサ構成では点群が疎になり骨格推定が不
安定化する．本研究では，複数フレームの累積に
より疎な点群を補い，推定した上半身骨格に基づい
て胸部反射を限定したうえで，ICEEMDAN により心
拍を推定する手法を検討したので報告する．
ングは，照明に依存せずプライバシー保護に優れる
ことから，在宅・施設での見守りへの応用が期待さ
れている．心拍推定では胸壁の位相変動を捉える必
要があり，胸部領域の正確な定位が鍵となる．従来
は最大反射電力のレンジビンを用いる手法が主流で
あったが，マルチパスや姿勢変化により定位が不安
定となる課題がある．一方で，推定骨格を手がかり
に胸部を定位する手法も提案されているが，コンパ
クトなセンサ構成では点群が疎になり骨格推定が不
安定化する．本研究では，複数フレームの累積に
より疎な点群を補い，推定した上半身骨格に基づい
て胸部反射を限定したうえで，ICEEMDAN により心
拍を推定する手法を検討したので報告する．