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Rppg Pulse Detection

  • 10 installs
  • 1 repo stars
  • Updated March 10, 2026
  • davidcastagnetoa/skills

Remote photoplethysmography (rPPG) pulse detection from video frames using computer vision.

About

ML skill for non-contact heart rate detection using rPPG algorithms on video. Enables health monitoring without sensors.

  • Computer vision
  • Health monitoring

Rppg Pulse Detection by the numbers

  • 10 all-time installs (skills.sh)
  • Ranked #1,561 of 2,064 Data Science & ML skills by installs in the Skillselion catalog
  • Data as of Jul 29, 2026 (Skillselion catalog sync)
npx skills add https://github.com/davidcastagnetoa/skills --skill rppg_pulse_detection

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Last updatedMarch 10, 2026
Repositorydavidcastagnetoa/skills

What it does

Remote photoplethysmography (rPPG) pulse detection from video frames using computer vision.

Files

SKILL.mdMarkdownGitHub ↗

rppg_pulse_detection

Remote Photoplethysmography (rPPG) detecta cambios sutiles en el color de la piel causados por el flujo sanguíneo, permitiendo medir el pulso cardiaco desde video. Una señal de pulso válida es evidencia biológica irrefutable de que hay una persona viva frente a la cámara.

When to use

Usar como señal de liveness de última línea en el liveness_agent. Requiere 5-10 segundos de video estable. Aplicar solo cuando otros métodos de liveness dan scores ambiguos (entre 0.4 y 0.7).

Instructions

1. Capturar mínimo 5 segundos de video a 30fps con iluminación estable. 2. Detectar y trackear la región de la frente/mejillas frame a frame con Mediapipe. 3. Extraer la señal de color verde promedio (canal G) de la ROI facial por frame. 4. Aplicar filtro bandpass (0.7-4 Hz) para aislar frecuencias cardiacas (42-240 bpm). 5. Calcular FFT de la señal filtrada e identificar el pico dominante. 6. Si el pico está entre 50-120 bpm con SNR > 3dB, clasificar como pulso válido. 7. Score: rppg_confidence basado en la claridad del pico de frecuencia.

Notes

  • Requiere iluminación estable; luz artificial parpadeante puede crear artefactos.
  • No funciona bien con pieles muy oscuras o con maquillaje pesado; usar solo como señal complementaria.
  • Implementaciones open-source: pyVHR, rPPG-Toolbox.

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