CN103120581B - 整合心跳量测及身份辨识的系统及方法 - Google Patents

Abstract

一种整合心跳量测及身份辨识的系统，包括存取单元、影像传感器、身份辨识单元以及频率萃取单元。存取单元存有一使用者数据库。影像传感器连续撷取一使用者的多个肤色影像。身份辨识单元接收来自使用者的一生理特征并据此比对存取单元中的使用者数据库，以辨识出使用者。频率萃取单元根据这些肤色影像在连续时间下不同色光的亮度变化部分，以分离出这些肤色影像中所代表的一位移讯号，并据以获得一频率讯号，其中频率讯号代表位于一特定频率区间的频率，且频率讯号为使用者的一心跳信息。本发明亦提供一种适用上述系统的方法。

Description

整合心跳量测及身份辨识的系统及方法

技术领域

本发明涉及一种系统及方法，且特别是一种整合心跳量测及身份辨识的系统及方法。

背景技术

心血管疾病，可说是不眨眼的杀手。现代人生活忙碌，步调节奏日益加速，心脏的工作负荷过重，但人们平时往往不会注意到身上这个似乎理所当然的器官是否需要保养了。心脏默默地工作，直到它再也无法负荷为止。直到心血管疾病已病入膏肓，人们才惊觉事态的严重。但是到这个阶段，心脏已经无法再恢复原状，只能尽量地预防它的发作。但是发作仍在所难免，一旦发作，若没有及时地处理，往往会发生遗憾的结果，是大家所不乐见的。

因此，一般若要准确量测心跳并记录之，通常需要使用如血氧计(pulse oximeter)之类的设备来进行量测，如此除了价格较高昂外，亦需通过使用手动记录的方式来记录使用者的信息以及所量测的数据，如此一来，在使用上对于使用者来说是相当地不方便。

发明内容

本发明的目的在于克服现有技术的不足和缺陷，提出一种整合心跳量测及身份辨识的系统，其具有方便使用者使用外，亦能同时精确地侦测心跳数并具有低成本的优点。

本发明另一目的在于，提出一种整合心跳量测及身份辨识的方法，其适用于上述的系统并具有上述的优点。

本发明的其它目的和优点可以从本发明所揭露的技术特征中得到进一步的了解。

为达上述之一或部分或全部目的或是其它目的，本发明的一实施例提出一种整合心跳量测及身份辨识的系统，其包括一存取单元、一影像传感器、一身份辨识单元以及一频率萃取单元。存取单元存有一使用者数据库。影像传感器连续撷取一使用者的多个肤色影像。身份辨识单元接收来自使用者的一生理特征并据此比对存取单元中的使用者数据库，以辨识出使用者。频率萃取单元根据这些肤色影像在连续时间下不同色光的亮度变化部分，以分离出这些肤色影像中所代表的一位移讯号，并据以获得一频率讯号，其中频率讯号代表位于一特定频率区间的频率，且频率讯号为使用者的一心跳信息。

在本发明的一实施例中，心跳信息被存入存取单元中，以更新使用者数据库。

在本发明的一实施例中，这些肤色影像包括多个脸部影像、多个指纹影像或是多个其它具有静脉的人体部位的影像。

在本发明的一实施例中，生理特征包括脸部特征、指纹特征、静脉特征或是语音特征。

在本发明的一实施例中，这些肤色影像为身份辨识单元可辨识的生理特征时，身份辨识单元适于接收来自影像传感器所撷取的这些肤色影像并据此比对存取单元中的使用者数据库，以辨识出使用者。

在本发明的一实施例中，生理特征为一脸部特征，而这些肤色影像为使用者的脸部影像。

在本发明的一实施例中，系统更包括一脸部侦测与追踪单元，根据一脸部侦测与追踪算法确认这些肤色影像是否为使用者的脸部影像位置。

在本发明的一实施例中，身份辨识单元与频率萃取单元属于同一处理器的运作或分属不同处理器的运作。

在本发明的一实施例中，特定频率区间对应使用者的心跳频率，且特定频率区间介于0～5Hz。

在本发明的一实施例中，频率萃取器根据独立成分分析(Independent Component Analysis，ICA)函数来分离位移讯号。

本发明的一实施例另提出一种整合心跳量测及身份辨识的方法，其包括下列步骤。首先，连续撷取一使用者的多个肤色影像。而后，根据这些肤色影像在连续时间下不同色光的亮度变化部分，以分离出这些肤色影像中所代表的一位移讯号，并据以获得一频率讯号，其中频率讯号代表位于一特定频率区间的频率，且频率讯号为使用者的一心跳信息。

在本发明的一实施例中，上述的方法还包括接收来自使用者的一生理特征并据此比对一使用者数据库内的数据，以辨识出使用者。

在本发明的一实施例中，上述的方法更包括将心跳信息存入使用者数据库中，以更新使用者数据库。

在本发明的一实施例中，这些肤色影像为使用者的生理特征时，上述的方法更包括根据这些肤色影像比对存取单元中的使用者数据库，以辨识出使用者。

在本发明的一实施例中，上述的方法更包括根据一脸部侦测与追踪算法确认这些肤色影像是否为使用者的脸部影像位置。

在本发明的一实施例中，上述的方法更包括利用一ICA函数分离出这些肤色影像中所代表的位移讯号，并据以获得频率讯号。

基于上述，本发明可通过身份辨识单元辨识使用者的身分，而后利用影像传感器撷取使用者的多张肤色影像，接着利用频率萃取单元将这些在连续时间下的肤色影像根据不同色光的亮度变化部分，分离出肤色影像中所代表的位移讯号，而据以获得频率讯号，其中此频率讯号即为使用者的心跳信息；也可以是，影像传感器所撷取使用者的肤色影像一方面可供身份辨识单元进行使用者的身分辨识的用途，另一方面亦可通过频率萃取单元将这些肤色影像根据不同色光的亮度变化部分，分离出肤色影像中所代表的位移讯号，而据以获得频率讯号，其中此频率讯号为使用者的心跳信息。之后，再将使用者的心跳信息存于使用者数据库。换言之，本系统除了具有方便使用者使用的优点外，同时亦具有低成本及能精确地侦测心跳数的优点。此外，本发明亦提出一种具有上述特征与优点的心跳量测及身份辨识的方法。

为让本发明的上述特征和优点能更明显易懂，下文特举实施例，并配合所附图式作详细说明如下。

附图说明

图1为本发明一实施例的整合心跳量测及身份辨识的系统的示意图；

图2为图1的影像传感器在连续时间下拍摄使用者的肤色影像的示意图；

图3A～图3C分别为连续时间T1下多张肤色影像的红色、绿色以及蓝色成分的统计信息的示意图；

图4A～图4C则是分别为对图3A～图3C进行独立成分分析法(Independent Component Analysis)后的示意图；

图5A～图5C则是分别对图4A～图4C进行一频率域转换后所得的示意图；

图6为本发明一实施例的整合心跳量测及身份辨识的方法流程图；

图7为本发明另一实施例的整合心跳量测及身份辨识的系统的示意图；

图8为本发明另一实施例的整合心跳量测及身份辨识的方法流程图。

图中符号说明

100、200  系统

110、210  存取单元

120、220  影像传感器

130、230  身份辨识单元

140、240  频率萃取单元

112、212  使用者数据库

122  肤色影像

122a  使用者

T1  连续时间

S1  频率讯号

F1  特定频率区

L101、L103、L105、L201、L203、L205、L301、L303、L305  曲线

S101、S102、S103、S104、S105、S107、S201、S202、S203、S204、S205、S207  步骤

具体实施方式

有关本发明的前述及其它技术内容、特点与功效，在以下配合参考图式的一较佳实施例的详细说明中，将可清楚的呈现。以下实施例中所提到的方向用语，例如：上、下、左、右、前或后等，仅是参考附加图式的方向。因此，使用的方向用语是用来说明并非用来限制本发明。

图1为本发明一实施例的整合心跳量测及身份辨识的系统的示意图。请参考图1，本实施例的系统100包括一存取单元110、一影像传感器120、一身份辨识单元130以及一频率萃取单元140。存取单元110存有一使用者数据库112。在本实施例中，存取单元110可以是内存、软盘、硬盘、光盘、随身碟、磁带、可由网络存取的数据库或其它具有相同功能的储存媒体。另外，使用者数据库112则是储存使用者的数据，如：姓名、地址、电话、个人病史数据或历史心跳记录等等。在本实施例中，对应于存取单元110采用不同形式的存取方式，使用者数据库112亦会不同。举例来说，存取单元110若是一位于远程的数据服务器时，则该使用者数据库112便可为一云端数据库，亦即系统100可通过有线传输或无线传输的方式与该存取单元110连接，而接收或储存使用者数据库112内关于使用者的数据。当然，存取单元110亦可以是整合于系统100内的电子装置，上述仅是举例说明，其实施方式亦可根据使用者的需求而略微不同。

在本系统100中，影像传感器120主要是用来撷取一使用者122a在一连续时间T1下的多个肤色影像122，如图2所绘示，其中图2的肤色影像122是以脸部影像作为举例说明，但不限于此，于其它实施例中，这些肤色影像122亦可为指纹影像或是其它具有静脉的人体部位的影像。另外，影像传感器120可以是一电荷耦合元件(charge coupleddevice，CCD)或一互补金氧半导体影像传感器(complementary metaloxide semiconductor image sensor，CMOS image sensor)。举例来说，影像传感器120可为一视讯摄影机(Webcam)或其它具有影像撷取能力的装置。

另外，身份辨识单元130接收来自使用者122a的一生理特征并据此比对存取单元110中的使用者数据库112，以辨识出使用者122a的身分。具体来说，本实施例所指的“生理特征”可为脸部特征、指纹特征、静脉特征或是语音特征等等，也就是说，身份辨识单元130可依据使用者的脸部、指纹、具有静脉的身体部位或是语音来进行使用者的身份辨识，其中每一使用者的这些“生理特征”的至少其一亦可选择性地储存于存取单元110内的使用者数据库112中，以供身份辨识单元130在接受/感测到使用者122a的生理特征时进行比对辨认之用。

举例来说，当使用者的脸部、指纹、具有静脉的身体部位或是语音的特征被身份辨识单元130所接收后，身份辨识单元130便会对使用者数据库112中的各使用者的数据进行比对，以判读/辨识出使用者的身分。在本实施例中，若影像传感器120所感测的这些肤色影像122为身份辨识单元130可辨识的生理特征时，如：脸部影像或指纹影像，则身份辨识单元130便可选择性地对来自影像传感器120所撷取的这些肤色影像122直接比对存取单元110中的使用者数据库112的数据，以直接进行使用者的辨识。也就是说，当生理特征为脸部特征或指纹特征，且这些肤色影像122为使用者的脸部影像或指纹影像时，身份辨识单元130便可直接从影像传感器120所撷取的肤色影像122直接地与存取单元110中的使用者数据库112进行身份比对。

在影像传感器120撷取使用者122a的肤色影像122后，本实施例的频率萃取单元140可根据这些肤色影像122在连续时间T1下不同色光的亮度变化部分，而分离出这些肤色影像122中所代表的一位移讯号，并据以获得一频率讯号S1，其中频率讯号S1代表位于一特定频率区F1间的频率，且频率讯号为使用者的一心跳信息。在本实施例中，频率萃取器140可根据独立成分分析(Independent Component Analysis，ICA)函数来分离位移讯号，以获得上述的频率讯号。

为使本实施例的频率萃取单元140的动作方式(如：获得具有心跳信息的频率讯号)更易于了解，特以图3A～图3C、图4A～图4C以及图5A～5C进行说明，其中图3A～图3C分别为连续时间T1下多张肤色影像的红色、绿色以及蓝色成分的统计信息，图4A～图4C则是分别为对图3A～图3C进行独立成分分析法(Independent ComponentAnalysis)后的示意图，而图5A～图5C则是分别对图4A～图4C进行一频率域转换后所得的示意图。

请先参考图3A～图3C，首先，频率萃取单元140可对这些在连续时间T1下所撷取的各肤色影像122计算一红色成分统计信息、一绿色成分统计信息及一蓝色成分统计信息。兹以一范例说明红色成分统计信息、绿色成分统计信息及蓝色成分统计信息的计算方式。举例而言，频率萃取单元140可先分离各张肤色影像122的红色成分、绿色成分及蓝色成分，于处理完所有的肤色影像122后，便得到多张红色成分影像、多张绿色成分影像及多张蓝色成分影像。

接着，频率萃取单元140可对各该红色成分影像进行计算，以得一红色成分信息，当处理完所有的红色成分影像后，便获得多个红色成分信息，如图3A所绘示的曲线L101，其中图3A～图3C的横轴为时间轴，而纵轴则为灰阶值。类似的，频率萃取单元140可对各该绿色成分影像进行计算，以得一绿色成分信息，当处理完所有的绿色成分影像后，便获得多个绿色成分信息，如图3B所绘示的曲线L103。类似的，频率萃取单元140可对各该蓝色成分影像进行计算，以得一蓝色成分信息，当处理完所有的蓝色成分影像后，便获得多个蓝色成分信息，如图3C所绘示的曲线L105。

举例而言，各红色成分信息可为相对应的红色成分影像的平均亮度值、最大亮度值、最小亮度值或其它统计值；各绿色成分信息可为相对应的绿色成分影像的平均亮度值、最大亮度值、最小亮度值或其它统计值；各蓝色成分信息可为相对应的蓝色成分影像的平均亮度值、最大亮度值、最小亮度值或其它统计值。

之后，频率萃取单元140利用独立成分分析法(IndependentComponent Analysis)分别对图3A～图3C所绘示的红色成分信息、绿色成分信息与蓝色成分信息进行处理，处理之后便会分别得到的一第一成分信息、一第二成分信息以及一第三成份信息，其分别如图4A～图4C所绘示的曲线L201、L203、L205。须说明者，独立成分分析法为一既有的算法，当有三组输入数据时，独立成分分析法会产生三组输出数据。另外，第一成分信息、第二成分信息以及第三成份信息的“第一”、“第二”及“第三”仅用来区分第一成分信息、第二成分信息以及第三成份信息为不同的成分信息而已。

采用独立成分分析法的目的在于分离所述红色成分信息、所述绿色成分信息以及所述蓝色成分信息中的人类心跳的讯号与其它讯号(如：前述的位移讯号)。换言之，第一成分信息、第二成分信息以及第三成份信息其中之一可视为人类心跳的讯号。人类心跳的讯号在频率域上有特殊的特性，亦即，于特定频率范围内的讯号能量较强。本实施例将此特定频率范围设为预设频率范围，以便进行后续的处理。一般而言，大部分人类心跳的讯号的频率较低，故此预设频率范围可设在低频之处。

接着，频率萃取单元140会将图4A～图4C所分别代表的第一成分信息、第二成分信息以及第三成份信息分别转换至一频率域，由此取得一第一频域信息、一第二频域信息及一第三频域信息，其分别如图5A～图5C所绘示的曲线L301、L303、L305，其中图5A～图5C的横轴为频率单位，而纵轴为能量单位。举例而言，频率萃取单元140可采用快速傅立叶转换(Fast Fourier Transform)以分别将图4A～图4C的第一成分信息、第二成分信息与第三成份信息分别转换为第一频域信息、第二频域信息及第三频域信息。

之后，频率萃取单元140可通过比较第一、第二、第三频域信息于一特定频率区间的一能量值，其中能量值最强所对应的频率讯号S1，即为使用者的心跳信息。详细来说，由图5A～图5C中可知，图5C具有最强的能量值，而该能量值所对应的频率讯号S1为1.23Hz，因此根据1Hz对应于心跳60次/分的情况下，该使用者的心跳数每分钟应为73.82下。在本实施例中，特定频率区间F1对应使用者的心跳频率，且特定频率区间F1至少介于0～5Hz。

接着，使用者在连续时间T1下的上述的心跳信息可选择性地被存入存取单元110中，以更新使用者数据库112的该使用者信息。

值得一提的是，上述的身份辨识单元130与频率萃取单元140可属于相同的处理器的运作或分属不同处理器的运作。另外，上述的系统100更可包括一脸部侦测与追踪单元(未绘示)，其主要是根据一脸部侦测与追踪算法确认上述的肤色影像122是否为使用者的脸部影像位置。

基于上述，本发明的一实施例亦可提出一种整合心跳量测及身份辨识的方法，如图6所示。请同时参考图1与图6的步骤S101，首先，撷取使用者在连续时间T1下的多个肤色影像122，其中撷取该使用者的肤色影像122的方式可以通过使用前述的影像传感器120进行影像撷取。特别的是，本实施例可选择性地通过根据一脸部侦测与追踪算法来进一步地确认这些肤色影像122是否为使用者的脸部影像位置，如图6的步骤S102所示。

之后，接收来自使用者的生理特征并据此比对前述的使用者数据库112内的数据，以辨识出使用者，如图1与图6的步骤S103所示。在本实施例中，“生理特征”可为脸部特征、指纹特征、静脉特征或是语音特征等等。在本实施例中，上述的肤色影像122为使用者的生理特征时，如：脸部影像，亦可根据这些肤色影像122直接地比对存取单元110中的使用者数据库112，以辨识使用者。

而后，根据这些肤色影像122在连续时间T1下不同色光的亮度变化部分，以分离出这些肤色影像中所代表的位移讯号，并据以获得频率讯号S1，其中频率讯号S1代表位于特定频率区间F1的频率，且频率讯号S1可代表使用者的心跳信息，如图1与图6的步骤S105所示。具体而言，获得频率讯号S1的方法可通过使用前述的ICA函数分离出这些肤色影像122中所代表的位移讯号，并据以获得频率讯号S1，如步骤S104所示。

之后，将使用者在连续时间T1下的心跳信息存入使用者数据库112中，以更新使用者数据库112，如图1与图6的步骤S107所示。至此，大致完成一种整合心跳量测及身份辨识的步骤。

图7为本发明另一实施例的整合心跳量测及身份辨识的系统的示意图。请同时参考图1与图7，本实施例的系统200与前述的系统100采用的概念相似，二者不同处在于：系统100中，影像传感器120所撷取的肤色影像122可选择性供身份辨识单元130进行使用者身份辨识之用；而在本实施例的系统200中，影像传感器220与身分辨识单元230则是分开动作。举例来说，使用者可以通过语音的方式让身份辨识单元230进行辨识，而影像传感器220则可撷取使用者身体部位的肤色影像222直接地供频率萃取单元240进行分析，以获知使用者的心跳信息，亦即身份辨识单元230可不使用影像传感器220所侦测的影像进行身份辨识。之后，再将此心跳信息传送至使用者数据库212中进行更新或记录。值得一提的是，影像传感器220与身分辨识单元230的动作顺序可视使用者的需求而定，本实施例以使用者可以先通过语音或指纹或其它方式让身份辨识单元230进行辨识，而后影像传感器220再撷取使用者身体部位的肤色影像222作为举例说明，于其它实施例中，亦可先撷取使用者身体部位的肤色影像222后，再通过语音或指纹或其它方式让身份辨识单元230进行身份辨识。

基于上述，本发明的另一实施例亦可提出一种整合心跳量测及身份辨识的方法，如图8所示。请同时参考图6与图8，本实施例的方法与前述的方法采用相同的概念，二者不同处在于：本实施例的方法是先接收来自使用者的生理特征，而先辨识出使用者，之后再撷取使用者的肤色影像进行心跳分析与储存，如步骤S201至步骤S207所示。意即，本实施例的方法所撷取的肤色影像并不会选择性地被用来判断与辨识使用者之用，此为与前述所揭露的方法的不同处。

综上所述，本发明的整合心跳量测及身份辨识的系统及方法至少具有下列特点。首先，可通过身份辨识单元辨识使用者的身分，而后利用影像传感器撷取使用者的多张肤色影像，并利用频率萃取单元将这些在连续时间下的肤色影像根据不同色光的亮度变化部分，分离出肤色影像中所代表的位移讯号，而据以获得频率讯号，其中此频率讯号即为使用者的心跳信息。之后，可将使用者的这些心跳信息存于使用者数据库，从而可达到自动辨识使用者并记录使用者所量测的数据。换言之，本系统除了具有方便使用者使用的优点外，同时亦具有低成本及能精确地侦测心跳数的优点。

另外，影像传感器所撷取使用者的肤色影像亦可一方面供身份辨识单元进行使用者的身分辨识的用途，另一方面亦可通过频率萃取单元将这些肤色影像根据不同色光的亮度变化部分，分离出肤色影像中所代表的位移讯号，而据以获得频率讯号，其中此频率讯号为使用者的心跳信息。之后，再可将使用者的这些心跳信息存于使用者数据库，亦可达到自动辨识使用者并记录使用者所量测的数据。此外，本发明亦提出一种具有上述特征与优点的心跳量测及身份辨识的方法。

以上所述，仅为本发明的较佳实施例，当不能以此限定本发明实施的范围，即大凡依本发明权利要求书及发明说明内容所作的简单的等效变化与修饰，皆仍属本发明专利涵盖的范围内。另外本发明的任一实施例或权利要求不须达成本发明所揭露的全部目的或优点或特点。此外，摘要部分和标题仅是用来辅助专利文件搜寻之用，并非用来限制本发明的权利范围。

Claims (13)

1.一种整合心跳量测及身份辨识的系统，其特征在于，包括：

一影像传感器，用以连续撷取一使用者的多个肤色影像；以及

一频率萃取单元，根据该些肤色影像在该连续时间下不同色光的亮度变化部分，以分离出该些肤色影像中所代表的一位移讯号，并据以获得一频率讯号，其中该频率讯号代表位于一特定频率区间的频率，且该频率讯号代表该使用者的一心跳信息；

一存取单元，存有一使用者数据库；

一身份辨识单元，接收来自该使用者的一生理特征并据此比对该存取单元中的该使用者数据库，以辨识出该使用者，其中该些肤色影像具备该身份辨识单元可辨识的该生理特征，该身份辨识单元通过比对该些肤色影像和该存取单元中的该使用者数据库而辨识出该使用者。

2.如权利要求1所述的系统，其中，该使用者在该连续时间下的该心跳信息被存入该存取单元中，以更新该使用者数据库。

3.如权利要求1所述的系统，其中，该些肤色影像包括多个脸部影像、多个指纹影像或是多个其它具有静脉的人体部位的影像。

4.如权利要求1所述的系统，其中，该生理特征包括脸部特征、指纹特征、静脉特征。

5.如权利要求1所述的系统，其中，该生理特征为一脸部特征，而该些肤色影像为该使用者的脸部影像。

6.如权利要求5所述的系统，其中，还包括一脸部侦测与追踪单元，根据一脸部侦测与追踪算法确认该些肤色影像是否为该使用者的脸部影像位置。

7.如权利要求1所述的系统，其中，该身份辨识单元与该频率萃取单元属于同一处理器的运作或分属不同处理器的运作。

8.如权利要求1所述的系统，其中，该特定频率区间对应该使用者的心跳频率，且该特定频率区间介于0～5Hz。

9.如权利要求1所述的系统，其中，该频率萃取器根据独立成分分析函数来分离该位移讯号。

10.一种整合心跳量测及身份辨识的方法，其特征在于，包括

连续撷取一使用者的多个肤色影像；

根据该些肤色影像在该连续时间下不同色光的亮度变化部分，以分离出该些肤色影像中所代表的一位移讯号，并据以获得一频率讯号，其中该频率讯号代表位于一特定频率区间的频率，且该频率讯号为该使用者的一心跳信息；以及

根据前述连续撷取的使用者的多个肤色影像，取得该使用者的一生理特征，并据此比对一使用者数据库内的数据，以辨识出该使用者。

11.如权利要求10所述的方法，其中，还包括：

将该使用者在该连续时间下的该心跳信息存入该使用者数据库中，以更新该使用者数据库。

12.如权利要求10所述的方法，其中，还包括：

根据一脸部侦测与追踪算法确认该些肤色影像是否为该使用者的脸部影像位置。

13.如权利要求10所述的方法，其中，还包括：

利用一ICA函数分离出该些肤色影像中所代表的该位移讯号，并据以获得该频率讯号。