目的：我们提出了一种从面部视频中检测到房颤（AF）检测的非接触式方法。方法：记录了100名健康受试者和100名AF患者的面部视频，心电图（ECG）和接触光摄影（PPG）。来自健康受试者的数据记录都被标记为健康。两名心脏病专家评估了患者的心电图记录，并将每种记录标记为AF，窦性心律（SR）或心房颤动（AFL）。我们使用3D卷积神经网络进行远程PPG监测，并提出了新的损耗函数（Wasserstein距离），以使用接触PPG的收缩峰的时间作为我们的模型训练的标签。然后，根据beat间隔计算一组心率变异性（HRV）功能，并使用HRV功能训练支持向量机（SVM）分类器。结果：我们提出的方法可以准确地从面部视频中提取收缩峰以进行AF检测。提出的方法通过与30s视频剪辑的10倍交叉验证进行了训练，并在两个任务上进行了测试。 1）健康与AF的分类：准确性，灵敏度和特异性为96.00％，95.36％和96.12％。 2）SR与AF的分类：准确性，灵敏度和特异性为95.23％，98.53％和91.12％。此外，我们还证明了非接触式AFL检测的可行性。结论：我们通过学习收缩峰来实现非接触AF检测的良好性能。显着性：非接触性AF检测可用于自我筛查，可疑在家中可疑人群或治疗慢性患者治疗后自我监控。
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