본 기술은 칼라 카메라로 입력되는 영상을 활용하여 실시간으로 사람의 맥박을 측정 기술로써 다양과 같은 세부기능을 포함한다.
- 칼라(RGB) 영상 기반의 ROI 획득
- ROI에서 PPG(광맥파) 신호 검출
- PPG 신호의 주파수 특성 분석을 통한 평균 맥박수 검출
- PPG 신호의 피크검출을 통한 순간 맥박주기 검출
1. 기존의 스마트 와치와 피트니스 밴드는 각종 센서를 활용하여 맥박수, 체온, 교감 신경 반응, 혈당치 등 다양한 생체 정보를 수집해 피트니스, 헬스케어 분야에서 활용 중
2. 하지만, 접촉식 사용자 생체신호 획득 장치는 항상 사용자의 신체에 부착되어 있어야 하는 불편함이 있어, 비접촉식으로 생체신호를 획득하고자 하는 연구가 많이 진행되고 있음
3. 본 시스템은 이러한 시장의 상황에 맞추어 비접촉식으로 신체에 착용하는 것 없이 칼라 카메라로 촬영한 영상들로부터 사람의 맥박을 측정할 수 있는 기술을 제공한다.
- 비접촉식으로 원거리에서 생체신호 획득 가능
- 얼굴 특징점 검출을 통한 ROI 획득으로 보다 안정적인 측정이 가능
- 피크검출을 통한 순간 맥박주기 측정 가능
[내용]
1. 칼라 카메라를 활용한 맥박 측정용 라이브러리
- 칼라 영상으로부터 얼굴 검출 및 특징점 검출을 통해 맥박 측정을 위한 ROI를 추출하여 안정적으로 트래킹하기 위한 라이브러리
- ROI에 대해 칼라 데이터에서 PPG (광맥박) 신호를 추출하기 위한 라이브러리
- 신호의 주파수 분석 및 피크 검출을 위한 라이브러리
2. 칼라 카메라를 활용한 맥박 측정 시범 SW들
- 실시간 칼라 카메라 영상 캡쳐 및 공유 프로그램
- 칼라영상들에서 PPG(광맥파) 신호를 추출하여 실시간으로 보여주는 프로그램
- PPG 신호로부터 분당 맥박수를 측정하는 프로그램
[범위]
1. 칼라 카메라를 활용한 맥박 측정용 라이브러리 소스코드 (C++) 및 사용설명서
2. 맥박 측정용 라이브러리를 활용한 시범 SW들의 소스코드 (C++)
※ 공통으로 활용된 OpenCV 3.4 라이브러리는 포함되지 않음
1. 얼굴인식, 지문인식, 장문인식을 통한 본인 인증 서비스에서 있어서 1차 인증 절차로써 실제와 가짜(사진 등)을 구별할 수 있는 기술로써 활용이 가능할 것으로 기대됨
2. 영상기반 맥박신호 인식 기술을 통해 긴장, 스트레스 등의 사용자 상태를 파악할 수 있으며, 이를 응급상황 등의 감지 서비스에 활용할 수 있음
3. 홈트레이닝, 병원 등에서 비접촉으로 맥박을 측정하여 사용자의 상태를 제공하는 헬스, 의료 서비스 등에 활용할 수 있음