Overcoming Small Data Limitations in Video-Based Infant Respiration Estimation
作者: Liyang Song, Hardik Bishnoi, Sai Kumar Reddy Manne, Sarah Ostadabbas, Briana J. Taylor, Michael Wan
分类: cs.CV
发布日期: 2025-12-07
💡 一句话要点
提出AIR-400数据集与呼吸估计算法，克服婴儿视频呼吸估计中小样本难题
🎯 匹配领域: 支柱三：空间感知与语义 (Perception & Semantics) 支柱八：物理动画 (Physics-based Animation)
关键词: 婴儿呼吸估计 视频分析 小样本学习 光流法 时空神经网络
📋 核心要点
- 现有计算机视觉算法和视频数据集主要针对成人，婴儿呼吸数据稀缺，缺乏有效的可复现算法。
- 论文提出AIR-400数据集，并设计基于婴儿特定区域检测和时空神经处理的呼吸估计算法。
- 实验结果表明，该方法在婴儿呼吸估计任务上取得了显著的性能，并建立了可复现的基准。
📝 摘要（中文）
针对婴儿呼吸异常的早期检测和治疗，论文提出了一种基于视频的非接触式呼吸监测方法。由于婴儿呼吸数据匮乏，现有算法难以有效应用。为此，论文构建了一个包含400个视频的婴儿呼吸数据集AIR-400，其中包含来自10名受试者的275个新标注视频。此外，论文还开发了首个可复现的婴儿呼吸估计算法流程，该流程基于婴儿特定区域检测和时空神经处理，并利用光流信息进行增强。通过全面的实验，论文建立了视觉婴儿呼吸估计领域的最先进基准。数据集、代码库和训练模型均已公开。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决婴儿视频呼吸估计中数据量小、缺乏有效算法的问题。现有方法主要针对成人，无法直接应用于婴儿，且缺乏公开的婴儿呼吸数据集和可复现的算法流程。这阻碍了基于视频的婴儿呼吸监测技术的发展。
核心思路：论文的核心思路是构建一个高质量的婴儿呼吸数据集，并基于该数据集开发专门针对婴儿的呼吸估计算法。该算法利用婴儿面部或身体特定区域的运动信息来估计呼吸频率，并采用时空神经处理和光流信息来增强算法的鲁棒性。
技术框架：整体流程包括以下几个主要步骤：1) 婴儿特定区域检测：检测婴儿面部或身体的关键区域，例如胸部或腹部。2) 光流计算：计算视频帧之间的光流信息，捕捉婴儿呼吸引起的细微运动。3) 时空神经处理：利用时空卷积神经网络（或其他时序模型）处理区域运动和光流信息，提取呼吸特征。4) 呼吸频率估计：基于提取的呼吸特征，估计婴儿的呼吸频率。
关键创新：论文的关键创新在于：1) 构建了大规模的婴儿呼吸数据集AIR-400，为该领域的研究提供了数据基础。2) 开发了首个可复现的婴儿呼吸估计算法流程，并建立了基准。3) 结合了婴儿特定区域检测、光流信息和时空神经处理，提高了算法的准确性和鲁棒性。
关键设计：论文中可能涉及的关键设计包括：1) 婴儿特定区域检测器的选择和训练，可能采用预训练模型进行微调。2) 光流计算方法的选择，例如Farnebäck算法或Dense Inverse Search (DIS)光流算法。3) 时空神经网络的结构设计，例如3D卷积神经网络或LSTM网络。4) 损失函数的设计，例如均方误差损失或交叉熵损失。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
论文构建的AIR-400数据集是目前最大的公开婴儿呼吸数据集，为相关研究提供了重要资源。提出的呼吸估计算法在AIR-400数据集上取得了显著的性能，并建立了可复现的基准，为后续研究提供了参考。具体性能数据（如呼吸频率估计的平均绝对误差或均方根误差）需要在论文中查找。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于婴儿监护设备、家庭健康监测系统和临床诊断辅助工具。通过非接触式视频监测，可以实现对婴儿呼吸异常的早期检测，从而降低婴儿猝死综合征（SIDS）等风险，并为神经发育障碍的早期干预提供支持。未来，该技术有望与智能家居系统集成，实现更便捷、智能的婴儿健康管理。
📄 摘要（原文）
The development of contactless respiration monitoring for infants could enable advances in the early detection and treatment of breathing irregularities, which are associated with neurodevelopmental impairments and conditions like sudden infant death syndrome (SIDS). But while respiration estimation for adults is supported by a robust ecosystem of computer vision algorithms and video datasets, only one small public video dataset with annotated respiration data for infant subjects exists, and there are no reproducible algorithms which are effective for infants. We introduce the annotated infant respiration dataset of 400 videos (AIR-400), contributing 275 new, carefully annotated videos from 10 recruited subjects to the public corpus. We develop the first reproducible pipelines for infant respiration estimation, based on infant-specific region-of-interest detection and spatiotemporal neural processing enhanced by optical flow inputs. We establish, through comprehensive experiments, the first reproducible benchmarks for the state-of-the-art in vision-based infant respiration estimation. We make our dataset, code repository, and trained models available for public use.