通过远程 PPG 技术从面部视频中提取心率、呼吸率等生命体征。应用信号处理滤波器提取血容量脉搏信号并根据不同算法估计各项生命体征。使用 Web 应用程序框架进行实现，验证了其准确性和鲁棒性。

Aug, 2022

远程光 - 容积描记（rPPG），也称远程 Photoplethysmography，可以在公共卫生紧急情况下帮助估算心率，而 V4V 数据集可用于比较这些方法在自然条件下的表现。

Sep, 2021

本研究分析了目前为止最大的真实世界远程光电容抗数据集，涵盖了 893 名受试者和 6 种菲茨帕特里克皮肤色调，实验结果表明，包含数百名受试者的数据集足以进行有效的远程光电容抗模型训练，并强调了皮肤色调的多样性和一致性对于不同数据集的精确性能评估的重要性。

Apr, 2024

该研究利用图像处理技术恶化视频质量，模拟挑战性条件，评估了非学习和基于学习的 rPPG 方法在恶劣数据上的表现。结果显示这些限制条件下的准确率显著下降，因此建议应用去噪和修填等恢复技术来改善心率估计结果并提高方法的鲁棒性和适应性。

Apr, 2023

通过系统调查和详细比较，我们证明了在具有挑战性的环境下提高远程视频脉搏波图 (rPPG) 测量的方法的有效性，从而为更可靠和有效的远程生命体征监测技术的发展做出了贡献。

May, 2024

摄像头技术可以通过分析人体图像以计算生理变化，因此在遥测医疗监测方面有着极大的应用潜力，同时也存在一定的挑战和需要解决的问题。该研究论文综述了这一技术的现状、能够测量的生理指标及其计算方法，并涵盖了临床和非临床应用。

Nov, 2021

本研究提出了利用近红外视频成像技术，通过肉眼无法察觉的颈动脉脉冲和呼吸运动来测量 HR 和 BR 的低成本方法，并使用模板匹配、PCA 和 HMM 等技术实现数据平滑，结果表明该方法在暗光和明光下，能够实现比 FDA 认定设备更高精度的体征测量，这将推动非接触式生理测量技术在现实环境中的应用。

May, 2018

提出了一种新的非对抗无监督学习框架，用于从未标记的视频数据中直接提取血容量脉搏，以实现低成本的非接触健康监测，并展示了该框架在调整模型和个性化适应信号回归方面的效果。

Apr, 2024

本文提出了一种基于低光照条件下的远程心率测量的技术性解决方案，并通过一个大规模的数据集，评估了在不同光照变化下 rPPG 算法（Green、ICA 和 POS）的性能，并发现在低光照条件下，人脸检测算法无法检测人脸，脉冲信号的振幅降低将导致噪声信号占主导地位，并且基于色度的方法在皮肤色调假设方面存在局限性，提出的解决方案可以有效地提高脉冲信号的信噪比和精度。

Mar, 2023

远程光电容积法（rPPG）是一种利用通过摄像头捕捉的血红蛋白的光吸收特性来分析和测量血容量脉搏（BVP）的技术。通过分析测量得到的 BVP，可以推导出各种生理信号，如心率、应激水平和血压，从而实现心血管疾病的早期预测。然而，存在着与皮肤颜色、摄像头特性、环境光照和其他噪声源相关的严重挑战，这些问题降低了性能准确性。本研究目的在于提供一个基准测试框架，以公平评估和比较各种 rPPG 技术，包括传统的非深度神经网络（non-DNN）和深度神经网络（DNN）方法。

Jul, 2023