Self-similarity Prior Distillation for Unsupervised Remote Physiological Measurement
作者: Xinyu Zhang, Weiyu Sun, Hao Lu, Ying Chen, Yun Ge, Xiaolin Huang, Jie Yuan, Yingcong Chen
分类: cs.CV, cs.MM
发布日期: 2023-11-09 (更新: 2024-09-22)
💡 一句话要点
提出自相似先验蒸馏框架以解决无监督远程生理测量问题
🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)
关键词: 远程生理测量 自相似性 无监督学习 生理信号处理 蒸馏训练 深度学习 健康监测
📋 核心要点
- 现有的无监督rPPG方法主要依赖样本间的对比学习，忽视了生理信号的自相似性，导致性能不足。
- 本文提出的SSPD框架通过引入物理先验增强和自相似感知网络，充分利用心脏活动的自相似性来提高rPPG估计的准确性。
- 实验结果显示，SSPD在性能上与最先进的监督方法相当，且在推理时间和计算成本上具有明显优势。
📝 摘要（中文）
远程光电容积描记法（rPPG）是一种非侵入性技术，旨在捕捉因心脏活动引起的面部像素微小变化。现有的无监督rPPG方法主要集中于样本间的对比学习，忽视了生理信号中固有的自相似性。本文提出了一种自相似先验蒸馏（SSPD）框架，利用心脏活动的内在自相似性。我们首先引入了一种嵌入物理先验的增强技术，以减轻各种噪声的影响。然后，设计了一种自相似感知网络，以提取更可靠的自相似生理特征。最后，开发了一个分层自蒸馏范式，帮助网络从面部视频中解构自相似生理模式。实验结果表明，SSPD框架在性能上与最先进的监督方法相当，甚至更优，同时在推理时间和计算成本上保持最低。
🔬 方法详解
问题定义：本文旨在解决无监督rPPG估计中的性能不足问题，现有方法未能充分利用生理信号的自相似性，导致对心脏活动的捕捉不够准确。
核心思路：提出自相似先验蒸馏（SSPD）框架，通过嵌入物理先验的增强技术和自相似感知网络，充分挖掘心脏活动的自相似特性，以提高无监督学习的效果。
技术框架：SSPD框架包括三个主要模块：物理先验增强模块、基于自相似性的特征提取网络和分层自蒸馏模块。物理先验增强模块用于减轻噪声影响，自相似特征提取网络负责提取生理特征，而自蒸馏模块则帮助网络解构自相似模式。
关键创新：SSPD框架的核心创新在于引入了自相似性作为先验知识，通过自蒸馏机制有效提升了无监督学习的性能，显著区别于传统的对比学习方法。
关键设计：在网络结构上，采用了自相似感知网络，设计了特定的损失函数以优化自相似特征的提取，同时在参数设置上进行了细致调优，以确保模型在不同噪声条件下的鲁棒性。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，SSPD框架在无监督rPPG估计任务中表现出色，其性能与最先进的监督方法相当，甚至在某些指标上超越了它们。同时，SSPD在推理时间和计算成本上保持最低，显示出其在实际应用中的高效性。
🎯 应用场景
该研究在远程生理监测、健康监测和智能医疗等领域具有广泛的应用潜力。通过无监督的rPPG估计，能够实现对心率等生理参数的实时监测，降低对昂贵设备的依赖，推动智能穿戴设备的发展。未来，该技术可能在远程医疗和个性化健康管理中发挥重要作用。
📄 摘要（原文）
Remote photoplethysmography (rPPG) is a noninvasive technique that aims to capture subtle variations in facial pixels caused by changes in blood volume resulting from cardiac activities. Most existing unsupervised methods for rPPG tasks focus on the contrastive learning between samples while neglecting the inherent self-similar prior in physiological signals. In this paper, we propose a Self-Similarity Prior Distillation (SSPD) framework for unsupervised rPPG estimation, which capitalizes on the intrinsic self-similarity of cardiac activities. Specifically, we first introduce a physical-prior embedded augmentation technique to mitigate the effect of various types of noise. Then, we tailor a self-similarity-aware network to extract more reliable self-similar physiological features. Finally, we develop a hierarchical self-distillation paradigm to assist the network in disentangling self-similar physiological patterns from facial videos. Comprehensive experiments demonstrate that the unsupervised SSPD framework achieves comparable or even superior performance compared to the state-of-the-art supervised methods. Meanwhile, SSPD maintains the lowest inference time and computation cost among end-to-end models.