PhysFlow

PhysFlow 深度学习框架增强了从面部视频进行的非接触式脉搏估算

研究人员开发了 PhysFlow，一个新颖的深度学习框架，旨在提高远程光电容积脉搏描记法 (rPPG) 在从面部视频进行非接触式脉搏估算方面的准确性。该新方法解决了不同光照、面部表情和头部运动带来的挑战，这些因素经常干扰现有的深度学习模型。PhysFlow 通过将 rPPG 信号解耦为趋势和幅度分量，并分别建模以减少相互干扰并保留微弱的生理信号，从而实现了更高的鲁棒性。该框架利用整流流公式进行高效的波形重建，并在实验中展示了优于最先进方法的性能。