本研究提出了一种新方法，通过结合双树复小波变换和卷积神经网络，利用低级噪声分析有效检测和定位数字图像修复区域。通过纹理分割和噪声方差估计的创新结合，提高了检测精度，优于现有技术。

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。