无监督逼近有监督
无需真实rPPG标签即可学习纯净生理信号，同时增强对细微肤色变化的描述能力，性能可与有监督方法匹敌。
Huang, Peikai · Chen, Tzu Hsien · Ya-Ting, Chan · Kuan-Wen, Chen · Hsu, Chiouting
IEEE Transactions on Information Forensics and Security 2025
通过局部时空相似性估计干扰，使网络不再将其误认为生理信号。
先对比学习初始信号，再迫使rPPG信号与干扰区分开，提升信号纯净度。
3D可学习描述卷积捕获细微肤色变化，提升rPPG估计效果。
在五个基准数据集上全面超越此前无监督方法，验证了泛化性。