空間偽影相干性決定基於補丁的rPPG的編解碼魯棒性
研究提出空間偽影相干性（SAC）指標，用於衡量在影片壓縮條件下，基於補丁的rPPG方法相比全域性投影方法的優勢。實驗表明，SAC解釋了93.8%的PCA優勢方差，非MPEG-4編解碼器（SAC 0.10-0.18）的PCA勝率高達84-90%，而MPEG-4（SAC 0.48-0.59）勝率僅為61%，且改進幅度減少5.8倍。P-Hybrid被確定為最魯棒的演算法，當SAC<0.30且運動量低至中等時，補丁PCA方法具有優勢。該研究為臨床遠端監測中的編解碼感知rPPG演算法選擇提供了物理基礎。
遠端光電容積描記術（rPPG）在無壓縮基準測試中實現了低心率誤差，但在遠端醫療、新生兒ICU和駕駛員疲勞監測等實際應用中，通常透過壓縮影片通道傳輸。此前尚無研究明確在編解碼壓縮下，空間分解方法何時優於全域性投影方法的物理量。
針對這一問題，研究人員提出了空間偽影相干性（Spatial Artifact Coherence, SAC）指標，定義為4×4補丁間綠色通道協方差矩陣（帶通0.75-2.5 Hz）的非對角能量與對角能量之比。同時，他們設計了PatchPCA演算法家族，包含四種編解碼感知的rPPG演算法。研究在三個公共資料集上對280名受試者進行了評估，涉及11種編解碼退化變體（MPEG-4、H.265、H.264、JPEG、色度子取樣）和13種演算法，透過Wilcoxon檢驗（BH-FDR，q<0.05，共904次檢驗）進行分析。
結果顯示，SAC解釋了PCA優勢中93.8%的變體間方差（r=+0.969），且編解碼器家族之間無重疊：非MPEG-4變體聚集在SAC 0.10-0.18之間，PCA勝率84-90%；而MPEG-4變體聚集在SAC 0.48-0.59之間，勝率僅61%，平均改進幅度減少5.8倍。在受試者層面，78%的受試者符合預期模式（p<10^-22, dz=0.73）。變體內受試者級別的SAC相關性為r=+0.099，證實SAC用於分類編解碼器家族而非預測個體結果。MPEG-4的影響是結構性的（宏塊DCT幾何形狀，而非噪聲幅度），由源編解碼器狀態而非解析度決定。
研究進一步識別出P-Hybrid演算法是最適合部署的魯棒演算法。同時，建立了補丁PCA方法優勢的兩個必要條件：SAC<0.30且運動量低至中等，這直接排除了原始到MPEG-4轉碼流水線。SAC為臨床遠端監測系統中的編解碼感知rPPG演算法選擇提供了物理基礎度量。