本发明公开了一种基于深度时空特征的非接触式心率计算方法,涉及图像视频处理技术领域,通过RGB‑N I R摄像头采集人脸视频,得到RGB图像和近红外图像的视频各一段,生成面部特征和纹理特征;将面部特征和纹理特征引入一个时间的维度,生成深度时空特征图像;通过LSTM网络提取时空特征隐藏在连续帧中的时间信息,并将时间信息融合至串联的回归网络。本发明所述的一种基于深度时空特征的非接触式心率计算方法,一是通过互补使用RGB和近红外域并使用双神经网络结构,降低了误差;二是由于在面部检测得时候就用到了MTCNN网络,提取深度时空特征图像得时候就更加准确,减少噪声,此外LSTM网络中的遗忘门,能有效的过滤掉光线差别大的区域,提升了预测准确度。