La fotopletismografía remota (rPPG) es una tecnología prometedora sin contacto que utiliza videos de caras para extraer parámetros de salud, como la frecuencia cardíaca. Varios métodos para transformar las señales de video rojo, verde y azul (RGB) en señales rPPG han sido presentados en la literatura existente. Las señales RGB representan variaciones en la luminancia reflejada desde la superficie de la piel de un individuo en un período de tiempo dado. Estos métodos intentan encontrar la mejor combinación de canales de color para reconstruir una señal rPPG. Por lo general, los métodos rPPG utilizan una combinación de canales de color preprocesados para convertir las tres señales RGB en una señal rPPG que está más influenciada por los cambios en el volumen sanguíneo. Este estudio examinó métodos simples pero efectivos para convertir el RGB en rPPG, basándose únicamente en las señales RGB sin aplicar modelos matemáticos complejos o algoritmos de aprendizaje automático. Se propuso un nuevo método, GRGB rPPG, que superó a la mayoría de los métodos de rPPG basados en aprendizaje automático y fue robusto a la iluminación interior y al movimiento de los participantes. Además, el método propuesto estimó la frecuencia cardíaca mejor que los métodos de rPPG bien establecidos. Este artículo también discute los resultados y proporciona recomendaciones para futuras investigaciones.