使用RGB相机进行远程呼吸测量：综述与基准测试

《ACM Computing Surveys》：Remote Respiration Measurement with RGB Cameras: A Review and Benchmark

远程呼吸测量研究综述：通过RGB摄像头非接触式监测呼吸行为的方法分为三类——呼吸运动诱导法、远程光电容积脉搏波提取法、深度学习直接信号提取法。通过公开数据集比较评估发现，深度学习在精度上具有优势但存在数据隐私问题，提出resPyre开源库促进研究复现。

　　

摘要

在过去的几十年中，通过RGB相机远程测量呼吸行为受到了广泛关注。与可能引起不适且需要专业设备的传统接触式方法不同，非接触式的生理测量技术提供了一种无创的方式来监测生命体征。在这篇综述论文中，我们全面回顾了与从RGB相机中估计呼吸信息相关的文献和技术。我们将这些方法分为三类：利用呼吸引起的身体运动的方法、从通过远程光电容积描记法获得的血容量脉搏信号中提取呼吸信息的方法，以及基于深度学习直接提取呼吸信号的方法。为了评估这些方法，我们使用了公开可用的数据集进行了比较分析。通过这一过程，我们发现了该领域的新趋势，并指出了各种方法的优点和不足。我们的贡献包括对相关文献的详细回顾、在多个数据集上对代表性方法的基准测试，以及介绍了一个名为resPyre的新Python包，该包实现了这些基准测试方法，使研究社区能够方便地使用它们。这项调查旨在促进研究的可重复性，推动进一步的研究，并为使用RGB相机进行更准确、更实用的远程呼吸测量方法的发展提供指导。