本文提出了一种基于信号变分模态分解的远程光体积法血压实时识别技术，旨在通过非侵入式方法实现对血压的连续监测。通过分析 RGB 视频流中单帧面部感兴趣区域的像素均值来采集 rPPG 信号。随后，对采集到的 rPPG 信号应用滑窗策略，并在每个窗口内使用变分模态分解算法进行信号处理，从而获取模式分量。利用形态提取算法确定心跳时域估计信号上峰值的左右半峰时间差，并对其进行统计分析，以获得时间差信号的均值。最后，结合标准血压数据，采用线性回归方法建立时间差信号均值与标准血压之间的线性关系，实现对血压的实时识别。
