HEAR：评估心跳可观测性并估计心率
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HEAR：评估心跳可观测性并估计心率
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AI 综述
Yuxuan Hu等作者提出HEAR（Heartbeat Estimation with Assessed Reliability），一个紧凑的双任务Transformer，同时预测心跳可观测性分数与心率，仅用可控多散射体FMCW模拟器数据训练，即可零样本迁移到60 GHz和120 GHz两个真实数据集（134名受试者）。 在120 GHz数据集上，基于分数的选择使心率头的平均绝对误差从全覆盖时的17.9 BPM降至50%覆盖率时的1.6 BPM；完整流程在边缘设备上的端到端处理延迟为50.8 ms。
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最新进展10月5日 12:00
HEAR：用 Transformer 评估心跳可观测性，实现 mmWave 心率感知的选择性预测报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月5日
- arXiv：cs.AIHEAR：用 Transformer 评估心跳可观测性，实现 mmWave 心率感知的选择性预测
研究者提出 HEAR（Heartbeat Estimation with Assessed Reliability），一个紧凑的双任务 Transformer，可同时预测心跳可观测性分数与心率，仅用可控多散射体 FMCW 模拟器数据训练即可零样本迁移到 60 GHz 和 120 GHz 两个真实数据集（134 名受试者）。
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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。