提案された手法以外にも、ビデオベースの顔面遠隔光電容積脈波推定の性能と頑健性を向上させる方法がいくつか考えられます。例えば、より高度な深層学習アーキテクチャを使用することで、より複雑な関係性を捉えることができます。また、動きに対するモデルのロバスト性を向上させるために、光学フロー表現やモーションベースのビデオ表現を活用する方法も考えられます。さらに、顔面以外の身体部位の情報を組み込むことで、より包括的な生理学的情報を取得することができるかもしれません。