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초록·키워드
Remote photoplethysmography (rPPG) enables non-contact heart rate (HR) estimation using facial videos, offering advantages in terms of convenience and hygiene. In this study, we present a signal processing pipeline for rPPG extraction based on Singular Value Decomposition (SVD). Facial regions are detected using Mediapipe FaceMesh and masked to exclude eye and mouth areas. The RGB time- series signal is constructed by spatial averaging of masked regions and then projected using a principal component–based method. Specifically, the dominant direction of illumination variation is removed using a projection matrix derived from the first left-singular vector of the RGB signal matrix. The second column of the projected signal is selected as the rPPG signal, followed by detrending and bandpass filtering. Our method is evaluated on the PURE and UBFC-rPPG datasets and demonstrates competitive HR estimation performance without requiring any supervised training. This highlights the potential of lightweight, interpretable signal processing methods for physiological monitoring in real-world settings.
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UCI(KEPA) : I410-151-25-02-093761560
