跨域心率估计更稳
通过中间域对齐与目标噪声合成，缩小源域与目标域的分布差异，使rPPG模型在未见噪声干扰下仍能稳定估计生理信号。
Du, Jingda · Liu, Siqi · Zhang, Bochao · Yuen, Pongchi
2023
模型在源域中通过对抗学习合成目标域噪声，训练时已见过类似干扰，测试时不再陌生。
通过硬噪声模式挖掘，生成器被迫学习目标域中难以去除的噪声，从而增强降噪器的鲁棒性。
在三个公开数据集、不同跨域设置下，本方法均取得有竞争力的结果，适用于多种干扰类型。