基于块稀疏信号模型的时变 rPPG 信号分离
图像与视频处理
2026-05-22 v1 计算机视觉与模式识别
摘要
远程光谱心动图（rPPG）通过分析面部视频中细微的颜色变化来实现非接触式心脏脉搏信号测量。然而，由于其信号强度极弱且易受照明噪声影响，提取 rPPG 信号仍然具有挑战性。本文提出一种利用 rPPG 信号的准周期特性进行提取的方法。我们的 approach 将 rPPG 信号的准周期性（源自稳定心脏周期）建模为时频域中的块稀疏结构。为融合块稀疏模型并实现在照明波动下的自适应信号分离，我们构建了一个时变信号分离框架。使用公开数据集进行的实验表明，我们的方法有效。
引用
@article{arxiv.2605.22425,
title = {Time-varying rPPG signal separation via block-sparse signal model},
author = {Kosuke Kurihara and Yoshihiro Maeda and Daisuke Sugimura and Takayuki Hamamoto},
journal= {arXiv preprint arXiv:2605.22425},
year = {2026}
}
备注
Accepted by IEEE International Conference on Image Processing (ICIP 2026)