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안면 인지부(100)와 신원 인증부(200)와 좌표 생성부(300)와 안면 심박동수 측정부(400)와 신체말단 심박동수 측정부(500)와 혈압 측정부(600)를 포함하는 혈압 모니터링 시스템(10)을 이용한 혈압 모니터링 방법으로서,(1) 안면 인지부(100)가 카메라를 통하여 수집한 이미지 시퀀스에서 사용자의 안면을 인지하는 단계;(2) 신원 인증부(200)가 상기 단계 (1)에서 인지된 안면을 서버의 데이터베이스와 비교하여 사용자의 신원을 인증하는 단계;(3) 좌표 생성부(300)가 상기 단계 (1)에서 인지된 안면 데이터로부터, 안면의 특징점을 기반으로, 심박동수 측정을 위한 좌표를 생성하는 단계;(4) 안면 심박동수 측정부(400)가 상기 단계 (3)에서 생성된 좌표를 추적하여, 상기 사용자의 안면부에서의 심박동수를 측정하는 단계;(5) 신체말단 심박동수 측정부(500)가 신체말단부에서의 사용자의 심박동수를 측정하는 단계; 및(6) 혈압 측정부(600)가 상기 단계 (4)에서 측정된 안면 심박동수와 상기 단계 (5)에서 측정된 신체말단 심박동수의 시간차를 이용해 혈압을 계산하는 단계를 포함하되,상기 단계 (2)는,(2-1) 상기 단계 (1)에서 인지된 안면의 특징점을 추출하는 단계;(2-2) EBGM(Elastic Bunch graph matching) 방법을 통하여 상기 단계 (2-1)에서 추출된 특징점들의 기하학적 정보로부터 번치 그래프를 생성하는 단계; 및(2-3) 상기 단계 (2-2)에서 생성한 번치 그래프를 이용하여 사용자의 신원을 인증하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는, 사용자의 신원 파악이 가능한 혈압 모니터링 방법
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제1항에 있어서, 상기 단계 (1)에서는,이미지 시퀀스를 수집하기 위한 상기 카메라로서 웹캠(Webcam)을 사용하는 것을 특징으로 하는, 사용자의 신원 파악이 가능한 혈압 모니터링 방법
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제1항에 있어서, 상기 단계 (1)은,(1-1) 카메라를 통하여 이미지를 수집하는 단계; 및(1-2) 상기 단계 (1-1)에서 수집된 이미지로부터 안면 부분의 이미지를 선별하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는, 사용자의 신원 파악이 가능한 혈압 모니터링 방법
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제3항에 있어서, 상기 단계 (1-2)에서는,PCA(Principal Component Analysis)를 이용해서 얼굴 공통의 형태정보(Eigen face)를 형성하여, 상기 단계 (1-1)에서 수집된 이미지 중에서, 상기 형성된 얼굴 공통의 형태정보와 유사한 형태를 가지고 있는 부분을 사람의 안면 부분 이미지로 선별하는 것을 특징으로 하는, 사용자의 신원 파악이 가능한 혈압 모니터링 방법
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제1항에 있어서, 상기 단계 (2-2)에서는,가버(Gabor) 웨이블렛 함수를 통해 상기 특징점들의 가버(Gabor) 계수를 구하며, 각각의 특징점의 가버(Gabor) 계수들을 묶어 번치를 생성하고, 전체 안면의 특징점들의 번치를 모아 상기 번치 그래프를 생성하는 것을 특징으로 하는, 사용자의 신원 파악이 가능한 혈압 모니터링 방법
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제1항에 있어서, 상기 단계 (2-3)에서는,인지된 사용자 안면의 번치 그래프와 데이터베이스(DB)에 존재하는 번치 그래프들의 유사도를 비교하여 가장 유사도가 높은 번치 그래프에 해당하는 사람으로 사용자의 신원을 인증하는 것을 특징으로 하는, 사용자의 신원 파악이 가능한 혈압 모니터링 방법
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제7항에 있어서, 상기 단계 (2-3)에서는,Point matching 기법 중에서 Non-rigid matching 기법을 이용하여 유사도를 비교하는 것을 특징으로 하는, 사용자의 신원 파악이 가능한 혈압 모니터링 방법
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제8항에 있어서, 상기 단계 (2-3)에서는,상기 Non-rigid matching 기법을 이용하기 위하여 Topology Preserving Relaxation Labeling(TPRL) 알고리즘을 사용하는 것을 특징으로 하는, 사용자의 신원 파악이 가능한 혈압 모니터링 방법
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제1항에 있어서, 상기 단계 (3)에서는,상기 추출된 특징점을 기반으로 사용자의 뺨에 해당하는 부분에 심박동수 측정을 위한 좌표를 생성하는 것을 특징으로 하는, 사용자의 신원 파악이 가능한 혈압 모니터링 방법
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제1항에 있어서, 상기 단계 (4)는,(4-1) BSS(Blind Source Separation)를 사용하여 상기 단계 (1)에서 선별된 안면 부분의 이미지로부터 독립인자분석(Independent Component Analysis: ICA) 알고리즘을 이용하여 독립인자를 추출하는 단계;(4-2) 상기 단계 (4-1)에서 추출된 독립인자로부터, 생체조직의 광학적 특성을 이용하여 혈관에 흐르는 혈류량을 측정함으로써 심박동 상태를 측정하도록 하는 신호인 광용적맥파(Photoplethysmography: PPG) 신호를 추출하는 단계; 및(4-3) 상기 단계 (4-2)에서 추출된 광용적맥파(PPG) 신호로부터 사용자의 안면부에서의 심박동수를 측정하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는, 사용자의 신원 파악이 가능한 혈압 모니터링 방법
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제11항에 있어서, 상기 단계 (4-1)에서는,상기 카메라의 RGB 채널로부터 세 개의 독립인자를 추출하는 것을 특징으로 하는, 사용자의 신원 파악이 가능한 혈압 모니터링 방법
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제11항에 있어서, 상기 단계 (4-1)에서는,상기 카메라의 COG(Cyan, Orange, Green) 채널로부터 세 개의 독립인자를 추출하는 것을 특징으로 하는, 사용자의 신원 파악이 가능한 혈압 모니터링 방법
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제1항에 있어서, 상기 단계 (4)는,상기 단계 (3)에서 생성된 심박동수 측정을 위한 좌표의, 광학적 특성에 따른 색상변화를 이용하여 사용자의 안면부에서의 심박동수를 측정하는 것을 특징으로 하는, 사용자의 신원 파악이 가능한 혈압 모니터링 방법
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제1항에 있어서, 상기 단계 (5)에서는,상기 사용자의 신체말단부에 착용된 웨어러블 디바이스(Wearable device)를 통하여 신체말단부에서의 사용자의 심박동수를 측정하는 것을 특징으로 하는, 사용자의 신원 파악이 가능한 혈압 모니터링 방법
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혈압 모니터링 시스템으로서,카메라를 통하여 수집한 이미지 시퀀스에서 사용자의 안면을 인지하는 안면 인지부(100);상기 안면 인지부(100)에서 인지된 안면을 서버의 데이터베이스와 비교하여 상기 사용자의 신원을 인증하는 신원 인증부(200);상기 안면 인지부(100)에서 인지된 안면 데이터로부터, 안면의 특징점을 기반으로, 심박동수 측정을 위한 좌표를 생성하는 좌표 생성부(300);상기 좌표 생성부(300)에서 생성된 좌표를 추적하여, 상기 사용자의 안면부에서의 심박동수를 측정하는 안면 심박동수 측정부(400);신체말단부에서의 사용자의 심박동수를 측정하는 신체말단 심박동수 측정부(500); 및상기 안면 심박동수 측정부(400)에서 측정된 안면 심박동수와 상기 신체말단 심박동수 측정부(500)에서 측정된 신체말단 심박동수의 시간차를 이용해 혈압을 계산하는 혈압 측정부(600)를 포함하되,상기 신원 인증부(200)는,상기 안면 인지부(100)에서 인지된 안면의 특징점을 추출하는 특징점 추출 모듈(210);EBGM(Elastic Bunch graph matching) 방법을 통하여 상기 특징점 추출 모듈(210)에서 추출된 특징점들의 기하학적 정보로부터 번치 그래프를 생성하는 번치 그래프 생성 모듈(220); 및상기 번치 그래프 생성 모듈(220)에서 생성한 번치 그래프를 이용하여 사용자의 신원을 인증하는 인증 모듈(230)을 포함하는 것을 특징으로 하는, 사용자의 신원 파악이 가능한 혈압 모니터링 시스템(10)
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제16항에 있어서, 상기 안면 인지부(100)는,카메라를 통하여 이미지를 수집하는 이미지 수집 모듈(110); 및상기 이미지 수집 모듈(110)에서 수집된 이미지로부터 안면 부분의 이미지를 선별하는 안면 이미지 선별 모듈(120)을 포함하는 것을 특징으로 하는, 사용자의 신원 파악이 가능한 혈압 모니터링 시스템(10)
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제16항에 있어서, 상기 인증 모듈(230)은,인지된 사용자 안면의 번치 그래프와 데이터베이스(DB)에 존재하는 번치 그래프들의 유사도를 비교하여 가장 유사도가 높은 번치 그래프에 해당하는 사람으로 사용자의 신원을 인증하되,Point matching 기법 중에서 Non-rigid matching 기법을 이용하여 유사도를 비교하는 것을 특징으로 하는, 사용자의 신원 파악이 가능한 혈압 모니터링 시스템(10)
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제19항에 있어서, 상기 인증 모듈(230)은,상기 Non-rigid matching 기법을 이용하기 위하여 Topology Preserving Relaxation Labeling(TPRL) 알고리즘을 사용하는 것을 특징으로 하는, 사용자의 신원 파악이 가능한 혈압 모니터링 시스템(10)
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