本文介绍了一种无监督的远程光电脉搏测量方法，利用3D卷积神经网络和对比损失训练模型，显著提高了测量精度和运行速度。该方法在多个数据集上测试成功，展现出良好的噪声鲁棒性和泛化能力，适用于远程生理监测。

本文介绍了一种基于深度学习的远程光电脉搏测量（rPPG）方法，能够从面部视频中提取心率和生命体征，具有良好的隐私保护和准确性。该方法在心房颤动检测和DeepFake视频识别中表现优越，并在不同数据集上展现出良好的泛化能力。