Neste estudo propomos uma estrutura para melhorar a precisão da estimativa da Frequência Cardíaca (FC) a partir de vídeos faciais. Integra um pipeline de estabilização geométrica para mitigar os movimentos. Validada no desafiante conjunto de dados COHFACE, a abordagem consegue um Erro Médio Absoluto (MAE) de 1.50 bpm, um Erro Quadrático Médio (RMSE) de 3,07 bpm e um Coeficiente de Correlação de Pearson (PCC) de 0.97 no conjunto de teste. O método demonstrou robustez em diversas condições de iluminação, superando os algoritmos tradicionais e alcançando a paridade com modelos de aprendizagem profunda de última geração, enquanto oferece uma solução interpretável para a monitorização da saúde sem contacto. Ver mais.