人工智能驱动的心率变异性（HRV）分析算法
该算法利用计算机视觉和深度学习技术（如CNN或RNN架构），从视频流中识别HRV模式以评估自主神经系统功能；通过提取时间-频率域特征，并结合生理信号增强技术消除运动伪影，实现高精度压力指数计算。创新点包括实时自适应校准和对个体差异的鲁棒性处理，确保在动态环境中检测精神压力指标可靠。
远程光电容积描记法（rPPG）技术
该技术通过分析视频信号中的皮肤颜色变化来测量生理参数。基于光电容积原理，摄像机捕捉面部区域的像素级变化，检测血液流动引起的细微光吸收变化；结合AI驱动的信号处理算法（如独立成分分析和降噪模型），在低光或动态背景下实时提取精确指标（如心率变异性和血氧饱和度）。创新点包括非接触式多参数同步监测，以及自适应的机器学习模型优化准确率至95%以上，符合医疗级标准。