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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2024.6
- 수록면
- 2,410 - 2,413 (4page)
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Blood pressure (BP) is a crucial vital sign for health assessment. Historically, BP measurement has transitioned from invasive to non-invasive methods. The latter has evolved from wearable cuffs to sensors, and recent studies suggest the potential for non-contact BP estimation using cameras. However, simultaneously ensuring accuracy and practicality remains a challenge. To address this issue, we propose an end-to-end contactless BP estimation framework based on a graph convolutional network (GCN). We evaluate our framework using the public Vital Videos dataset, demonstrating its ability to maintain accuracy and practicality.
목차
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 본론
Ⅲ. 구현
Ⅳ. 결론 및 향후 연구 방향
참고문헌
참고문헌 (0)
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