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얼굴 특성 및 보행 특성을 기준으로 고령자 판별을 하기 위하여 특정 위치에서 관측 대상자의 영상을 촬영하는 영상 수집 모듈;상기 영상 수집 모듈에서 촬영된 영상을 실시간으로 분석하여 외모, 형태를 기준으로 하는 얼굴 이미지의 전역적 특징 및 주름, 피부 상태를 기준으로 하는 얼굴 이미지의 지점별 특징을 이용하여 노화 기준 결과값을 산출하고, 보행 변수를 기반으로 보행 특징값을 산출하여 고령자 판별을 하고 고령자 판별 정보를 서비스 제공 서버로 전송하는 고령자 분석 및 판별 모듈;상기 고령자 분석 및 판별 모듈로부터 전송받은 고령자 판별 정보에 따라 고령자의 교차로 접근시 녹색시간 연장, 에스컬레이터 속도 감소, 버스정류장 진입하는 운전자에게 고령자 접근중임을 알려 승차 대기 유도를 하는 서비스 항목을 포함하는 고령자에게 맞춤형 서비스를 제공하는 서비스 제공 서버;를 포함하고,보행 특징값을 산출하기 위한 보행 변수는 상체 및 골반의 움직임, 근력 변화에 관한 변수를 포함하는 것을 특징으로 하는 영상 장치를 이용한 고령자 판별 시스템
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제 1 항에 있어서, 상기 서비스 제공 서버에서 제공하는 맞춤형 서비스는,고령자 인지 및 무임승차 통로 이용, 매표단말기에서 고령자 맞춤형 UI 및 컨텐츠 제공, 고령자 인지 및 노선정보 제공, 고령자 횡단보도 진입 시 교통신호 현시 조절 및 진입 차량에게 정보 제공, 탑승 자동차 운전보조안내 서비스 제공, 엘리베이터 개폐속도 조절, 대상 건물 내부 안내시스템 작동, 탑승 시 무빙워크의 속도 조절, 맞춤형 컨텐츠 송출, ATM기기에서 고령자 맞춤형 UI 제공, 출입관리/통합관제, 고객구매분석/고객대응, 광고효과 분석의 서비스 항목을 더 포함하는 것을 특징으로 하는 영상 장치를 이용한 고령자 판별 시스템
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제 1 항에 있어서, 상기 고령자 분석 및 판별 모듈은,관측 대상자의 얼굴 영상에서 고령자 판별을 위한 노화 기준 결과값을 산출하는 얼굴 분석 모듈과,영상에서 관측 대상자의 분석하여 보행 변수를 기준으로 보행 특징값을 산출하는 보행 분석 모듈을 포함하는 것을 특징으로 하는 영상 장치를 이용한 고령자 판별 시스템
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제 4 항에 있어서, 상기 얼굴 분석 모듈은,영상 수집 모듈에서 수집된 영상에서 관측 대상자의 얼굴 영상을 캡춰하는 영상 캡춰부와,캡춰된 얼굴 영상에서 노화 발생 지점을 관측하여 전역적 특징과 지점별 특징을 이용하여 고령자 판별을 위한 관측 결과를 획득하는 노화 발생 지점 관측부와,일반 고령자를 대상으로 얼굴 특징을 수집하고, 수집된 결과를 일반화시킨 모형을 구축하는 판별 모델 구축부와,노화 발생 지점 관측부에서 획득된 얼굴 노화 정보를 판별 모델 구축부에 구축된 판별 모델값과 비교하여 노화 기준 결과값을 산출하는 노화 기준 결과 출력부를 포함하는 것을 특징으로 하는 영상 장치를 이용한 고령자 판별 시스템
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제 4 항에 있어서, 상기 보행 분석 모듈은,보행 변수를 기준으로 고령자 판별을 위한 분석을 하는 보행 변수 기준 분석부와,보행 변수 기준 분석부의 분석 결과를 기준으로 보행 특징값을 산출하는 보행 특성 기준 결과 산출부와,노화 기준 결과값과 보행 특징값을 기준으로 고령자 판별을 하고 고령자 판별 정보를 출력하는 고령자 판별 결과 출력부를 포함하는 것을 특징으로 하는 영상 장치를 이용한 고령자 판별 시스템
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제 4 항 또는 제 6 항에 있어서, 상기 보행 변수는,보행 속도(Walking Speed), 보행 비(Walk Ratio), 활보장(Stride Length), 보간(Step Width), 보폭(Step Length), 보행률(Cadence), 어깨 움직임 각도(Angle of Shoulder), 몸의 움직임(Pelvic Frontal Move), 발목 각도(Angle of Ankle), 발들림 정도(Foot Clearance), 신체 중심 변화(Center of Mass), 지면 반발력(Ground Reaction Force), 골반 기울기(Pelvic Tilt), 발목 관절 근력(Joint torque at ankle), 무릎 굽힘 최대 근력(Peak torque at knee-flexion), 무릎 폄 최대 근력(Peak torque at knee-extension) 항목을 포함하고, 이 항목들 전체 또는 이들 항목 중에서 선택되는 항목들을 조합하여 사용하는 것을 특징으로 하는 영상 장치를 이용한 고령자 판별 시스템
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특정 위치에 설치되는 영상 수집 모듈에서 수집된 영상에서 관측 대상자의 얼굴 영상을 캡춰하는 단계;캡춰된 얼굴 영상에서 노화 발생 지점을 관측하여 외모, 형태를 기준으로 하는 얼굴 이미지의 전역적 특징 및 주름, 피부 상태를 기준으로 하는 얼굴 이미지의 지점별 특징을 이용하여 고령자 판별을 위한 얼굴 노화 정보를 획득하는 단계;획득된 얼굴 노화 정보를 구축된 판별 모델값과 비교하여 노화 기준 결과값을 산출하는 단계;특정 위치에서 촬영되는 영상에서 상체 및 골반의 움직임, 근력 변화에 관한 변수를 포함하는 보행 변수를 기준으로 보행 특징값을 산출하는 단계;노화 기준 결과값 및 보행 특징값을 이용하여 최종적으로 고령자 판별을 하여 판단 결과를 서비스 제공 서버로 전송하여, 고령자의 교차로 접근시 녹색시간 연장, 에스컬레이터 속도 감소, 버스정류장 진입하는 운전자에게 고령자 접근중임을 알려 승차 대기 유도를 하는 서비스 항목을 포함하는 고령자에게 맞춤형 서비스를 제공하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 영상 장치를 이용한 고령자 판별 방법
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제 8 항에 있어서, 보행 특징값을 산출하는 단계에서 사용되는 보행 변수는,보행 속도(Walking Speed), 보행 비(Walk Ratio), 활보장(Stride Length), 보간(Step Width), 보폭(Step Length), 보행률(Cadence), 어깨 움직임 각도(Angle of Shoulder), 몸의 움직임(Pelvic Frontal Move), 발목 각도(Angle of Ankle), 발들림 정도(Foot Clearance), 신체 중심 변화(Center of Mass), 지면 반발력(Ground Reaction Force), 골반 기울기(Pelvic Tilt), 발목 관절 근력(Joint torque at ankle), 무릎 굽힘 최대 근력(Peak torque at knee-flexion), 무릎 폄 최대 근력(Peak torque at knee-extension)을 포함하고, 이 항목들 전체 또는 이들 항목 중에서 선택되는 항목들을 조합하여 사용하는 것을 특징으로 하는 영상 장치를 이용한 고령자 판별 방법
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