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    Cardiovascular disease accounts for the largest proportion of global deaths today. Consequently, blood pressure (BP) plays a crucial role as an indicator of human health. Blood pressure measurement has traditionally relied on invasive or cuff-type sphygmomanometers. This study proposes a contactless BP estimation method using facial videos. Furthermore, we introduces a semi- supervised learning technique based on graph convolutional network (GCN) to enable learning even on unlabeled data. Model performance comparisons are conducted using the Vital Videos dataset, which contains facial images, photoplethysmography (PPG) data, and BP labels.

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