RGB 카메라를 이용한 싱글 스레드 기반의 실시간 다중 생체 신호 검출 방법에 관한 연구
저자
발행사항
서울: 상명대학교 일반대학원, 2022
학위논문사항
학위논문(박사)-- 상명대학교 서울캠퍼스 일반대학원 ; 컴퓨터과학과 2022. 2
발행연도
2022
작성언어
한국어
주제어
DDC
620.82 판사항(23)
발행국(도시)
서울
기타서명
A Study on single-thread-based real-time multiple biosignal detection method using RGB camera
형태사항
59p.; 26cm
일반주기명
상명대학교 논문은 저작권에 의해 보호받습니다.
지도교수:이의철
참고문헌 수록
UCI식별코드
I804:11028-200000598447
소장기관
최근 전 세계적으로 의료 분야는 질병을 발견하고 치료하는 질병 중심에서 환자의 건강 상태를 체크 및 예측하는 환자 중심으로 변화하고 있고, 전세계적으로 유행하는 COVID-19의 사회적 이슈로 인해 비대면 활동이 증가하면서 개인의 건강 상태를 모니터링하거나 비대면 진료 서비스에 필요한 생체 신호 검출 센서에 대한 수요가 증가하고 있다. 또한 대부분의 생체 신호 검출 센서는 비전문가가 사용하기에는 부적합하여 비전문가들도 쉽게 쓸 수 있는 웨어러블 디바이스나 누구나 가지고 있는 RGB 카메라를 활용한 생체 신호 검출 방법들이 증가하고 있다. 하지만 영상 기반의 생체 신호 검출 방법들은 처리 속도가 느려서 실시간 다중 생체 신호를 검출하기에는 어려움이 있다.
본 논문에서는 생체 신호 검출 과정에서 높은 비중을 차지하는 신체 영역 검출 과정을 공유하는 RGB 카메라를 이용한 단일 스레드 기반의 실시간 다중 생체 신호 검출 방법을 제안하였다. 3개의 생체 신호(심박, 얼굴 표정, 시선) 검출 방법에 제안하는 방법을 직접 적용하였으며 관심 영역 검출 과정을 공유하게 되면 공유하지 않았을 때보다 처리 속도가 약 2.4배 빨라지는 것을 확인하였다. 그 결과 실제로 얼굴이나 신체 일부분을 검출하는 단계가 생체 신호 검출 과정에 높은 비중을 차지하고 있다는 것을 확인할 수 있었고 단일 스레드만으로도 실시간 다중 생체 신호를 검출할 수 있다는 것을 확인하였다. 또한 제안하는 방법으로 검출된 다중 생체 신호 활용하여 상호 보완된 새로운 지표를 검출할 수 있음을 확인하기 위해 Russell이 제안한 감성 원형 모델을 추론해 보았으며 그 결과 89.9%의 성능을 보였다.
Recently, the tendency of the medical field around the world is changing from disease detection and treatment after the fact to more patient-centric whereby checking patients' health status is more important. Moreover, due to the increase of contactless social activity in the post-COVID-19 world, demand for biometric detection sensors that are used in contactless medical check-up services and able to monitor the personal medical health status is on the rise. In line with this trend, medical detection methods that could utilize the ability of the RGB camera that is common in the personal mobile device or wearable devices everyone can use seen rapid growth these days. However, Image-based biosignal detection methods are hard to apply in practice due to their slow processing speed in detecting multiple biosignals.
In this paper, we propose a single-thread-based real-time multiple biosignal detection method using an RGB camera that shares the body region detection process, which occupies a high proportion in the biosignal detection process. The proposed method used the three biosignal detection methods such as rPPG, facial expression and gaze. And It was confirmed that when the process of detecting the region of interest was shared, the processing speed was about 2.4 times faster than when it was not shared. As a result, it was confirmed that the step of actually detecting a face or body part occupies a high proportion in the biosignal detection process. Also, it was confirmed that multiple biosignals can be detected in real-time with only one thread. In addition, in order to confirm that new indicators complementary to each other can be detected by utilizing the multiple biosignals detected by the proposed method, we inferred the emotional prototype model proposed by Russell, and as a result, the performance was 89.9%.
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