本研究提出了一种基于小波的双分支网络，旨在提高多视角糖尿病视网膜病变检测的效果。通过交叉视图融合模块，减少信息冗余，显著提升了对局部病变特征及其全局依赖关系的学习能力。实验结果表明，该方法在大规模公共数据集上表现优异。

本文提出了一种新框架，通过显性和隐性先验知识改进远程光电容积图术（rPPG）模型，分析噪声源并利用双分支网络提取生理特征。研究表明，该方法在RGB和NIR数据集上表现优越，增强了模型的泛化能力，并提出了修正非接触式心率估计误差的新方法。