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Fitzpatrick
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相机rPPG的准确性因生理属性和观测条件而异
一篇新的研究论文探讨了与接触式光电容积脉搏波描记法（PPG）相比，从相机衍生的远程光电容积脉搏波描记法（rPPG）中恢复生理属性的可能性。该研究使用了多域移动视频生理数据集，发现虽然rPPG可以实现合理的心率终点准确性，但其他生理属性在逐次记录的基础上并不总是得到保留。光照和运动等因素显著影响准确性，肤色较深的人群差异更大。研究强调，可恢复性是特定于属性的，并且依赖于观测条件，这表明群体层面的合理性并不保证个体记录的保留。
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新的机器学习方法使用PPG信号实现高模糊准确率的肤色分类
研究人员开发了一种使用光电容积脉搏波描记图（PPG）信号对肤色进行分类的新方法，通过允许预测偏离一个类别来实现高“模糊准确性”。这种方法解决了手动肤色标记固有的主观性问题，手动标记通常导致标准准确率在40-55%之间。该研究探索了三种机器学习技术，其中应用于原始PPG信号的模糊交叉熵损失函数取得了最佳结果，证明了PPG信号可以辨别肤色。