<div dir="ltr">**********************************************************************<br>1st Vision for Vitals Challenge & Workshop<br>In conjunction with ICCV 2021 (virtual) (Oct 11th- Oct 17th, 2021)<br>Website: <a href="https://vision4vitals.github.io">https://vision4vitals.github.io</a><br>Codalab: <a href="https://competitions.codalab.org/competitions/31978">https://competitions.codalab.org/competitions/31978</a><br>CMT is open: <a href="https://cmt3.research.microsoft.com/V4V2021">https://cmt3.research.microsoft.com/V4V2021</a><br>**********************************************************************<br><br>---------------<br>CALL FOR PAPERS<br>---------------<br><br>Over the past few years a number of research groups have made rapid advances in remote PPG methods for estimating heart rate from digital video and obtained impressive results. How these various methods compare in naturalistic conditions, where spontaneous movements, facial expressions, or illumination changes are present, is relatively unknown. Most previous benchmarking efforts focused on posed situations. No commonly accepted evaluation protocol exists for estimating vital signs in spontaneous behavior with which to compare them.<br><br>To enable comparisons among alternative methods, we present the 1st Vision for Vitals Workshop & Challenge (V4V 2021). This topic is germane to both computer vision and multimedia communities. For computer vision, it is an exciting approach to longstanding limitations of vital signs estimating approaches. For multimedia, remote vital signs estimation would enable more powerful applications.<br><br><br>Workshop (main) track<br>~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~<br>The main track is intended to bring together computer vision researchers whose work is related to vision based vital signs estimation. We are soliciting original contributions which address a wide range of theoretical and application issues of remote vital signs estimation, including but not limited to:<br><br>- Methods for extracting vital signals from videos, including pulse rate, respiration rate, blood oxygen, and body temperature.<br>- Vision-based methods to support and augment vital signs monitoring systems, such as face/skin detection, motion tracking, video segmentation, and optimization.<br>- Vision-based vital signs measurement for affective, emotional, or cognitive states.<br>- Vision-based vital signs measurement to assist video surveillance in-the-wild.<br>- Vision-based vital signs measurement to detect human liveness or manipulated images (deep fake detection).<br>- Applications of vision-based vital signs monitoring<br>- User interfaces employing vision-based vital signs estimation<br><br>Challenge Track<br>~~~~~~~~~~~~~~~<br>V4V Challenge evaluates remote PPG methods for vital signs estimation on a new large corpora of face videos annotated with corresponding high-resolution videos and vital signs from contact sensors. The goal of the challenge is to reconstruct the vital signs of the subjects from the video sources. The participants will receive an annotated training set and a test set without annotations.<br><br>----------<br>SUBMISSION<br>----------<br><br>For paper submission, please use the CMT site:<br><a href="https://cmt3.research.microsoft.com/V4V2021">https://cmt3.research.microsoft.com/V4V2021</a><br><br>For participating in the challenge, please visit the CodaLab page for more details:<br><a href="https://competitions.codalab.org/competitions/31978">https://competitions.codalab.org/competitions/31978</a><br><a href="https://vision4vitals.github.io">https://vision4vitals.github.io</a><br><br>---------------<br>IMPORTANT DATES<br>---------------<br><br>Challenge Track<br><br>May 21th: Challenge site opens, training data available<br>July 9th: Testing phase begins<br>July 30th: Competition ends (challenge paper submission - optional)<br><br>Workshop Track<br><br>July 26th: Paper submission deadline<br>August 9th: Notification of acceptance<br>August 16th: Camera ready submission<br><br>-------------------<br>WORKSHOP ORGANIZERS<br>-------------------<br>Laszlo A. Jeni, Carnegie Mellon University, USA<br>Lijun Yin, Binghamton University, USA<br><br>Data chairs:<br>Ambareesh Revanur, Carnegie Mellon University, USA<br>Zhihua Li, Binghamton University, USA<br>Umur A. Ciftci, Binghamton University, USA<br><div><br></div>-- <br><div dir="ltr" class="gmail_signature" data-smartmail="gmail_signature"><div dir="ltr"><div><div dir="ltr"><div dir="ltr"><div style="font-family:"courier new",monospace;font-size:12.8px">+------------------------------------------</div><div style="font-family:"courier new",monospace;font-size:12.8px">| Laszlo A. Jeni, PhD</div><div style="font-family:"courier new",monospace;font-size:12.8px">|   Systems Scientist (faculty)</div><div style="font-family:"courier new",monospace;font-size:12.8px">|   Robotics Institute</div><div style="font-family:"courier new",monospace;font-size:12.8px">|   Carnegie Mellon University,</div><div style="font-family:"courier new",monospace;font-size:12.8px"><span style="font-size:12.8px">| Web: </span><a href="http://www.laszlojeni.com/" style="font-size:12.8px" target="_blank">http://www.laszlojeni.com</a><br></div><div style="font-family:"courier new",monospace;font-size:12.8px"><span style="font-size:12.8px">| Email: </span><a href="mailto:laszlojeni@cmu.edu" style="font-size:12.8px" target="_blank">laszlojeni@cmu.edu</a><br></div><div style="font-family:"courier new",monospace;font-size:12.8px">| Tel:   (+1) 412-268-4461</div><div style="font-family:"courier new",monospace;font-size:12.8px">+------------------------------------------</div></div></div></div></div></div></div>