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피험자로부터 안면 영상을 획득하면서, 상기 안면 영상에, 안면 부위별 기준 정점을 정의하는 표준 모델을 마스킹(매칭)하여 상기 피험자의 안면 영상에 안면 부위별로 다수의 정점(Vertex)을 맵핑하는 단계;안면 부위별로 정의되는 다수 AU(Action Unit)별로 상기 정점들을 그룹화하는 단계;상기 다수 AU(Action Unit)들 각각의 중점(重點, Centroid)의 변화 값을 포함하는 미세 움직임(MM, Micro-Movement) 정보를 연속적으로 추출하는 단계;상기 다수의 AU 중 유효 미세 움직임(MM) 정보를 가지는 AU의 미세 움직임 정보를 선택하는 단계; 그리고선택된 미세 움직임 정보로부터 RRI(R-Peak to R-Peak Intervals)를 검출하고, 검출된 RRI로부터 슬라이딩 윈도우 기법을 이용해 상기 피험자의 RSA 신호(Respiratory Sinus Arrhythmia signal)를 추출하는 단계;를 포함하는 안면 미동을 이용한 호흡 정보 추출 방법
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제1항에 있어서,상기 미세 움직임 정보는 상기 중점 변화값의 크기(||Vn||), AU별 정점(Vertex)들이 이루는 면적의 변화량, 극좌표 개념의 안면 움직임 각도(), 정점의 곡선 안면 움직임(Mr) 값 중, 적어도 어느 하나를 포함하는 것을 특징으로 하는 안면 미동을 이용한 호흡 정보 추출 방법
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제2항에 있어서,상기 정점의 좌표는 X-Y 평면상의 X, Y 좌표 및 X-Y 평면에 수직한 Z 좌표를 포함하는 것을 특징으로 하는 안면 미동을 이용한 호흡 정보 추출 방법
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제1항 내지 제3항 중의 어느 한 항에 있어서,상기 각 AU는 적어도 3개의 정점(Vertex)을 포함하는 것을 특징으로 하는 안면 미동을 이용한 호흡 정보 추출 방법
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제1항 내지 제3항 중의 어느 한 항에 있어서,상기 미세 움직임 정보는 X, Y, Z 좌표계에서, X-Y 평면, X-Z 평면, Y-Z 평면 중, 적어도 어느 하나의 평면에서 움직임(변화)으로부터 추출되는 것을 특징으로 하는 안면 미동을 이용한 호흡 정보 추출 방법
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제1항에 있어서,상기 피험자의 안면을 촬영하면서, 상기 미세 움직임 정보에 대한 초기 기준 데이터를 소정 시간 추출하는 단계;상기 초기 기준 데이터를 추출 후, 일정 한 시간 간격으로 상기 미세 움직임 정보를 추출하여 이로부터 상기 RRI를 추출하는 것을 특징으로 하는 안면 미동을 이용한 호흡 정보 추출 방법
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제6항에 있어서,다수의 AU 중 유효 미세 움직임(MM) 정보를 가지는 AU의 미세 움직임 정보를 선택하는 단계:는 상기 AU의 미세 움직임의 표준 편차 패턴에 기초하여 특정 AU의 미세움직임을 선택하는 과정;을 포함하고, 그리고상기 선택된 미세 움직임 정보를 소정 주파수 범위로 필터링한 후, 이로부터 피이크를 검출하는 단계;상기 피이크를 이용해 상기 RRI 평균을 구하는 단계; 그리고상기 RRI 로부터 상기 슬라이딩 윈도우 기법을 이용하여 RSA 신호(Respiratory Sinus Arrhythmia signal)를 검출하는 단계;를 더 포함하는 안면 미동을 이용한 호흡 정보 추출방법
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제1항 내지 제3항, 제6항 또는 제7항 중의 어느 한 항에 기재된 방법을 수행하는 시스템으로서,상기 피험자로부터 안면 영상을 획득하는 동영상 카메라;상기 동영상 카메라로부터의 영상을 처리하는 영상 처리부;상기 영상 처리부로 부터의 영상 데이터를 이용해 상기 미세 움직임 정보를 추출하고 이로부터 상기 RSA를 검출하는 시스템;을 포함하는 안면 미동을 이용한 호흡 정보 추출 시스템
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제8항에 있어서,상기 미세 움직임 정보는 X, Y, Z 좌표계에서, X-Y 평면, X-Z 평면, Y-Z 평면 중, 적어도 어느 하나의 평면에서 움직임(변화)으로부터 추출되는 것을 특징으로 하는 안면 미동을 이용한 호흡 정보 추출 시스템
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제9항에 있어서,상기 각 AU는 적어도 3개의 정점(Vertex)을 포함하는 것을 특징으로 하는 안면 미동을 이용한 호흡 정보 추출 시스템
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