摘要：该数据集主要面向远程光电容积描记（Remote Photoplethysmography，rPPG）心率估计任务，通过从人脸视频或皮肤区域提取与血容量脉搏变化相关的颜色与时序特征，为非接触式心率测量、生命体征监测和智能健康分析模型提供训练与测试数据基础。
数据集概述
该数据集以已经提取并整理的 rPPG 特征为核心，包含 Custom、Final All Data 和 UBFC 三个主要数据目录。其中，UBFC 对应常用于 rPPG 研究的公开视频数据来源，Custom 用于保存自定义或额外采集数据的融合特征，Final All Data 则进一步汇总不同来源和不同特征组合的数据。相比直接处理原始视频，该数据集已经将颜色变化、差分信息及组合特征整理为 CSV 文件，能够降低视频预处理和特征提取的复杂度，适合直接开展心率回归、信号质量评估及多特征融合实验。
数据结构与关键特征
数据集采用 CSV 形式保存多种 rPPG 特征组合。Custom 目录包含 merged_all_features.csv、merged_grgb_cx.csv、merged_rgb.csv、merged_rgb_delta.csv、merged_rgb_grgb.csv 和 merged_rgb_grgb_cx.csv 等融合数据；Final All Data 和 UBFC 目录则分别提供 features_all.csv、features_grgb_cx.csv、features_rgb.csv、features_rgb_drgb.csv、features_rgb_grgb.csv 和 features_rgb_grgb_cx.csv 等文件。其核心特点是按照不同颜色通道及其组合构建多组输入特征，例如 RGB 基础颜色信息、颜色变化或差分特征，以及多种组合特征，从而支持比较单一特征与多特征融合方法在 rPPG 心率估计中的效果。
应用价值与研究方向
该数据集可用于非接触式心率估计、rPPG 信号重建、生命体征监测、多特征融合和智能健康感知等研究。算法方面可以采用线性回归、随机森林、SVR、XGBoost 等机器学习方法，也可以进一步使用 1D-CNN、LSTM、GRU、TCN 和 Transformer 等时序深度学习模型进行心率预测。研究中还可以重点比较 RGB、差分颜色特征及组合特征对预测性能的影响，并围绕光照变化、运动干扰、肤色差异、跨数据集泛化和模型轻量化开展改进，为摄像头非接触式健康监测系统和实时 rPPG 心率检测应用提供数据基础。
数据集来源
由张家梁(Bob)整理并于2026年在7zcode平台公开发布。
数据集信息
免责声明与引用
数据仅用于科研与教学用途。若用于商业场景，请自行核验数据许可。如需引用，请在论文或报告中注明数据集名称与版本号。
作者信息
作者：Bob (张家梁)
项目编号：Datasets-757
文件大小：180M
原创声明：本数据集为整理作品
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开源协议
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