非接触生理感知受哪些条件影响？

画面清楚，为什么仍可能没有合适的脉搏信息？

看清眼睛和嘴巴，依靠的是较明显的空间结构；提取脉搏节律，依靠的是较微弱的时间变化。视频软件为了让画面更漂亮，可能调整亮度、颜色或细节，这些处理不一定有利于保留原始节律。

人脸检测表现良好时，生理信息仍可能不稳定：前者识别外观，后者分析时间变化。多场景rPPG数据研究会同时考察运动、光照和个体差异。^[1]

光照不足、过亮和变化快，是不同问题

暗光下，有用光学变化可能更容易被噪声淹没；过亮时，局部像素可能失去细节；进出隧道或经过树影，则会带来快速变化。它们不能靠“增加亮度”这一种办法同时解决。

光源的颜色也有影响。屏幕从白色切换到蓝色，会改变照在人脸上的光。相机的自动调节又可能增加新的变化。选择光学方案时，照明、成像和算法需要一起考虑。^[2]

图示可在框内左右滑动查看。

转头、说话和走动，会改变哪些东西？

转头会改变可见皮肤及其受光角度；说话会让嘴部和脸颊运动；摄像头自身移动，也可能使同一块皮肤在画面中的位置变化。算法如果把不同区域或不同照明条件当作同一条连续信号，就可能把运动当成生理变化。

人脸跟踪、区域选择和运动处理为应对这些问题提供了工具，但不能据此宣称任意运动下都可靠。运动分布是视频生理测量研究中的重要变量。^[3] 对应用来说，选择自然、适合的片段，往往比要求每一秒都有结果更合理。

遮挡和肤色分别怎样影响采集？

镜片反光、刘海、胡须和帽檐主要影响某些区域是否可见、是否仍主要由皮肤信息构成。它们不意味着“戴眼镜的人不能使用”，而是需要判断还剩哪些合适区域。

皮肤光学特性则涉及吸收、散射及传感器获得的信号差异。肤色是其中一个因素，不能把复杂系统表现简单归结为某一类人。镜头、光谱、光源和算法共同决定实际表现；多样化人群与环境研究有助于理解这种差异。^[1]

距离为何重要，却不能单独规定一个通用数字？

相同的摄像头分辨率，拍整间屋子与拍近距离人脸，留下的皮肤像素数量不同。远距离不只是“脸更小”，还可能增加区域混合、遮挡与压缩影响。

讨论距离时，还要看镜头视场、安装位置、目标姿态和输入尺寸。近距离终端与广角OMS摄像头的采集要求可能不同。

视频链路也会改变信号

排查视频链路时，可由相机和软件团队一起确认：自动调节改变了什么、压缩保留了什么，以及丢帧和排队是否影响时间信息。

没有结果时，界面应该怎样提示？

系统可以暂时不显示某项生理结果、说明当前信息不足，或在主动交互终端中提供简单的姿态建议。驾驶场景则不应为了取得生理数据，要求驾驶员离开道路视线配合摄像头。

“暂时没有结果”表示当前信号不够可靠，不能据此判断身体正常或异常。界面应把采集状态与健康结果分开说明。