远程光电容积描记（rPPG）在未压缩基准上已能实现较低的心率误差，但实际部署中视频往往经过压缩信道传输，例如远程医疗、新生儿重症监护和驾驶员疲劳监测等场景。此前尚无研究明确指出在编解码器压缩下，空间分解方法何时会优于全局投影方法，而这一物理量正是本文的核心贡献。
研究者提出了空间伪影一致性（Spatial Artifact Coherence, SAC）的概念，将其定义为4x4图块间绿色通道协方差矩阵中非对角线能量与对角线能量之比，计算时采用0.75-2.5 Hz的带通滤波。同时，论文还提出了PatchPCA算法族，包含四种编解码器感知的rPPG算法。为了验证SAC的有效性，研究团队在三个公开数据集上对280名受试者进行了评估，覆盖11种编解码器退化变体（包括MPEG-4、H.265、H.264、JPEG和色度子采样）以及13种算法，并采用Wilcoxon检验（BH-FDR校正，q < 0.05），共执行了904次测试。
实验结果显示，SAC能够解释PCA优势在不同变体间93.8%的方差（r = +0.969），且不同编解码器族之间呈现零重叠。具体而言，非MPEG-4变体的SAC值集中在0.10-0.18之间，PCA胜率为84-90%；而MPEG-4变体的SAC值集中在0.48-0.59之间，胜率仅为61%，平均改进幅度降低了5.8倍。在受试者内部，78%的受试者确认了预期模式（p < 10^-22，dz = 0.73）。不过，变体内受试者级别的SAC相关性仅为r = +0.099，说明SAC主要用于区分编解码器族，而非预测个体结果。进一步分析表明，MPEG-4的影响是结构性的，源于宏块DCT几何结构而非噪声幅度，并且由源编解码器状态决定，与分辨率无关。
在算法比较中，P-Hybrid被认定为最具部署鲁棒性的算法。研究还确立了PatchPCA优势的两个必要操作条件：SAC小于0.30，且运动程度为低至中等。这一条件直接排除了从原始视频到MPEG-4的转码管线。SAC为临床远程监控系统中的编解码器感知rPPG算法选择提供了一个有物理依据的度量指标，有助于在实际部署中做出更合理的算法决策。