KR101644843B1 - Analyses of condition based on the peculiarity of face temperature distribution - Google Patents

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Abstract

본 발명은 얼굴의 온도분포 특이성을 이용한 상태 분석 방법으로, 열상카메라로 촬영한 얼굴의 온도분포 특이성을 이용한 개인의 성격과 건강상태를 분석하는 방법에 관한 것이다. 열상카메라에 의한 얼굴의 온도분포는 얼굴의 형태와 어우러져 개인별로 특정한 형태를 나타내고 있어 이를 누적하여 데이터베이스화하고, 데이터베이스와 비교를 통해 정상 건강상태와 이상 건강상태 변화를 분석하여 건강상태를 감지하는 것이다. The present invention relates to a state analysis method using the temperature distribution specificity of a face, and relates to a method of analyzing an individual's personality and health state using a temperature distribution specificity of a face photographed by a thermal camera. The temperature distribution of the face by the thermal camera shows the specific shape of each person by combining with the shape of the face. It accumulates the data in a database and analyzes the change of normal health condition and abnormal health condition through comparison with the database to detect the health condition .

Description

얼굴의 온도분포 특이성을 이용한 상태 분석 방법 {Analyses of condition based on the peculiarity of face temperature distribution}[0001] The present invention relates to a method for analyzing a state of a face using a temperature distribution singularity,

본 발명은 열상 카메라를 이용하여 촬영한 개개인의 얼굴 영상에서, 특별히 이마와 입술 사이의 온도분포가 얼굴 생김새, 즉 형태 및 윤곽과 합쳐져 그려내는 특징형상과 그 형상의 다양한 표정을 이용하여 컨디션 및 건강상태 진단, 그리고 이 특이성의 왜곡과 변동 그리고 결점(Defect)을 이용하여 컨디션과 건강상태를 진단하는 얼굴의 온도분포 특이성을 이용한 상태 분석 방법에 관한 것이다.The present invention relates to a method and a device for analyzing a face image of an individual using a thermal camera, in particular, a temperature distribution between a forehead and a lips by using a facial feature, that is, State diagnosis, and a method of state analysis using the temperature distribution specificity of the face, which diagnoses the condition and the health state using the distortion, variation, and defect of the specificity.

절대온도가 0°가 아닌 모든 물체는 자신의 온도와 관련된 대폭(Bandwidth)을 가진 파장의 전자파를 발생하며, 우리 주변의 대다수 물체는 그 중심 파장이 적외선 영역에 있다.All objects whose absolute temperature is not 0 ° generate electromagnetic waves with a wavelength that is related to their temperature, and most objects around us have their center wavelengths in the infrared region.

열상카메라는 이들 물체에서 발산하는 적외선을 이용하여 영상을 촬영하는 카메라로, 특히 동물의 경우 체온이 열상카메라로 촬영 가능한 파장의 영역에 있어 열상카메라에 의해 몸체의 온도분포를 0.1° 이하의 해상도로 촬영하는 것이 가능하다.A thermal camera is a camera that captures images using infrared rays emitted from these objects. Especially in the case of animals, the temperature of the body is controlled by a thermal camera at a resolution of 0.1 ° or less It is possible to shoot.

이와 같은 열상카메라로 촬영된 인체표면의 온도분포는 고열을 수반하는 모든 질병의 일차적인 진단을 가능케 하므로 공항에서 이상 징후를 가진 승객의 분류를 비롯하여 유방암(Breast Cancer), 염증부위와 원인을 알 수 없는 통증의 원인 규명, 갑상선과 같은 국부적인 건강상태 진단, 치과에서 신경손상 탐지, 정맥 혈전증(Vein Thrombosis), 하지(Lower limb)의 순환기능 이상, 충치와 두통의 구분 등 많은 분야에 이용되고 있으며, 최근의 원격 진료 개시와 함께 그 응용 범위가 더욱더 넓어질 전망이다.The temperature distribution on the surface of the human body photographed by such a thermal camera enables the primary diagnosis of all diseases accompanied by high fever. Therefore, it is possible to identify the group of passengers with abnormal signs at the airport, the breast cancer, It is used in many fields such as identification of cause of pain without pain, diagnosis of local health condition like thyroid, nerve damage detection in dentistry, Vein Thrombosis, circulatory disorder of lower limb, , And the application range will be broadened with the recent start of telemedicine.

이들 분야의 응용은 인체에서 염증이나 통증을 수반하는 부위의 온도가 정상부위의 온도보다 더 높아짐으로 인해 다른 부분과 색상의 차이가 나타나게 함으로 그 부분이 인식되도록 하는 것으로, 일반적인 열상 카메라에서는 이 부위의 높은 온도가 포화 상태 흰색에 가깝게 나타나도록 유사 컬러화가 되어 있다.In these applications, the temperature of the area with inflammation or pain in the human body is higher than the temperature of the normal part, so that the difference in color with the other part is recognized, so that the part is recognized. In a general thermal camera, The high temperature is colorized so that it appears close to saturated white.

이 온도분포는 형태를 갖지 않는 랜덤(Random) 한 것으로 증상부위의 대략적인 위치를 표시한다. 그러나 특이하게도, 많은 사람의 경우 이마를 포함한 입술 위쪽의 얼굴 온도분포가 각 개인의 얼굴 생김새, 즉 형태(Shape) 및 윤곽(Profile)과 융합되어 특정 형상을 나타내고 있으며, 여러 가지 동물의 얼굴 형상으로 보이기도 한다. 지금까지 관측된 바로는 얼굴 형태 및 윤곽과 융합된 온도분포가 나타내는 형상이 대표적으로 호랑이, 너구리, 여우, 개, 원숭이, 염소, 늑대, 오소리 등의 동물 얼굴 형상과 같이 나타나기도 하고, 또한 분류는 어려운 다른 특정 형상으로 나타나고 있음이 확인되었다.This temperature distribution is a random form that does not have a shape and indicates the approximate position of the symptom region. Unusual, however, in many cases, the temperature distribution of the face above the lips, including forehead, is fused with each individual's shape, ie, shape and profile, It is also visible. The shape observed by the temperature profile fused with the facial shape and contour is typically represented as an animal face shape such as a tiger, a raccoon, a fox, a dog, a monkey, a goat, a wolf, a badger, It is confirmed that the shape is different from other specific shapes.

또한, 동일 종류의 동물형상이라 하더라도 각기 다른 얼굴을 나타내며, 각 얼굴의 표정이 컨디션에 따라 달라짐도 발견되었다. 따라서 시간이 지나 채취되는 샘플이 많아질수록 여러 다른 동물의 얼굴 형태나 다양한 형상의 다양한 표정을 가진 동물 형태의 얼굴 형상이 더 발견될 수도 있을 가능성도 충분하다.It was also found that even if an animal of the same kind had a different face, the expression of each face varied according to the condition. Therefore, the more samples taken over time, the more likely it is that animal forms with different facial shapes or various facial expressions may be found.

따라서 만약 어떤 부위의 온도분포가 정상상태에서 특정 형상을 이루고 있음에 따라, 이 형상이 개개인의 컨디션(Condition) 또는 건강상태에 따른 변화를 관측함에 의해 개개인의 컨디션과 건강상태를 분석하는 것이 가능하다. Therefore, if a temperature distribution of a certain region forms a specific shape in a steady state, it is possible to analyze an individual's condition and health state by observing a change of the shape according to an individual's condition or health condition .

일본공개특허 특개2009-119896호 (2009.06.04. 공개)Japanese Patent Application Laid-Open No. 2009-119896 (published on June 4, 2009)

본 발명은 상기와 같은 현상에 착안하여 창출된 것으로, 본 발명의 목적은 개개인의 얼굴 형태 및 윤곽과 얼굴의 온도분포가 융합되어 나타나는 특징형상을 이용하여 개인의 건강상태 진단을 가능케 하여 원격 진료를 포함하는 새로운 의료용 진단 기법에 적용 가능한 얼굴의 온도분포 특이성을 이용한 상태 분석 방법을 제공하는 것이다.It is an object of the present invention to provide a method for diagnosing a health condition of an individual by using a characteristic shape in which a face shape and an outline of a face are combined with a temperature distribution of a face, And to provide a state analysis method using the temperature distribution singularity of a face applicable to a new medical diagnostic method including the present invention.

상기와 같은 목적을 위해 본 발명은 얼굴의 온도분포 특이성을 이용한 상태 분석 방법에 있어서, 열상카메라로 대상자의 얼굴 부분을 촬영하여 온도분포 영상을 획득하는 단계; 상기 온도분포 영상에서 대상자의 지정된 얼굴 부분에 해당하는 식별영역을 인식하고, 상기 식별영역에 대한 온도분포를 추출하는 단계; 대상자의 얼굴 전체에 대한 온도분포 영상으로부터 나타나는 특징형상정보를 추출하는 단계; 대상자의 상태정보를 입력받는 단계; 상기 온도분포 영상과, 식별영역의 온도분포와, 특징형상정보와, 상태정보를 누적하여 데이터베이스를 구축하는 단계; 열상카메라로 대상자의 얼굴 부분을 촬영하여 얻어진 신규영상을 분석하되, 상기 데이터베이스의 검색을 통해 유사도가 높은 상태정보를 반영한 분석결과를 출력하는 단계; 로 이루어지는 것을 특징으로 한다.According to another aspect of the present invention, there is provided a method for analyzing a state using a temperature distribution specificity of a face, the method comprising: capturing a face portion of a subject with a thermal camera to obtain a temperature distribution image; Recognizing an identification region corresponding to a designated face portion of the subject in the temperature distribution image and extracting a temperature distribution for the identification region; Extracting feature information from the temperature distribution image of the entire face of the subject; Receiving status information of a subject; Accumulating the temperature distribution image, the temperature distribution of the identification region, the feature information, and the state information to construct a database; Analyzing a new image obtained by photographing a face portion of a subject with a thermal image camera, and outputting an analysis result reflecting state information with high similarity through searching of the database; .

이때, 특징형상정보에 대해 동물형상을 기반으로 한 제1분류기준을 입력받는 단계; 상기 추출된 특징형상정보를 상기 제1분류기준과 비교하여 제1분류기준에 대한 유사도를 산출하고, 가장 높은 유사도를 갖는 제1분류기준을 적용하는 단계; 를 더 포함하고, 상기 데이터베이스에 저장되는 각 특징형상정보는 제1분류기준이 적용되어 분류될 수 있다.Receiving a first classification criterion based on an animal shape with respect to the feature information; Comparing the extracted feature information with the first classification reference, calculating a similarity to the first classification reference, and applying a first classification reference having the highest similarity; And each feature information stored in the database may be classified by applying a first classification criterion.

또한, 상기 제1분류기준에 대해 표정변화를 기반으로 한 제2분류기준을 입력받는 단계; 상기 제1분류기준이 적용된 특징형상정보를 상기 제2분류기준과 비교하여 제2분류기준에 대한 유사도를 산출하고 가장 높은 유사도를 갖는 제2분류기준을 적용하는 단계; 를 더 포함하고, 상기 데이터베이스에 저장되며 제1분류기준이 적용된 특징형상정보는 제2분류기준이 적용되어 분류될 수 있다.Receiving a second classification criterion based on a facial expression change with respect to the first classification criterion; Comparing the feature information to which the first classification reference is applied to the second classification reference, calculating a similarity to the second classification reference, and applying a second classification reference having the highest similarity; And the feature information stored in the database and to which the first classification criterion is applied may be classified by applying a second classification criterion.

또한, 상기 상태정보는 대상자의 신원정보를 포함하고, 상기 분석결과를 통해 대상자의 신원을 식별하는 단계; 를 더 포함할 수 있다.The status information may include identification information of the subject, and identifying the subject through the analysis result. As shown in FIG.

또한, 상기 데이터베이스에 저장된 동일 대상자에 대한 식별영역의 온도분포에서 온도 및 분포영역의 변화를 추적하여 변화정보를 생성하고, 상기 데이터베이스에 저장하는 단계; 동일 대상자에 대한 식별영역의 온도분포가 상기 데이터베이스에 누적됨에 따라 상기 변화정보를 갱신하는 단계; 더 포함할 수 있다.Generating change information by tracking a change in a temperature and a distribution area in a temperature distribution of an identification region for the same subject stored in the database, and storing the change information in the database; Updating the change information as the temperature distribution of the identification region for the same subject is accumulated in the database; .

사람 얼굴의 형태가 온도분포와 융합되어 그려내는 특징형상은 새로 발견된 특성 중의 하나로, 이러한 특징형상을 이용한 대상자의 컨디션, 건강상태의 분석은 원격진료가 시행되고 있는 현실에서 환자의 육체 및 정신적인 건강상태를 간단하면서도 더욱 정확하게 진단할 수 있는 새로운 수단을 제공하며, 건강상태와의 관계를 규명할 수 있는 새로운 의료 진단 기술을 제공할 수 있다. The characteristics of the human face, which is fused with the temperature distribution, are one of the newly discovered characteristics. The analysis of the condition and the health condition of the subject using these features is based on the fact that the physical and mental Providing a new means of diagnosing a health condition in a simple yet more accurate manner and providing a new medical diagnostic technique that can identify the relationship with health status.

도 1은 오른쪽 무릎에 통증이 있는 상태의 열상 카메라 사진,
도 2는 얼굴형태 및 윤곽과 온도분포가 융합되어 나타나는 특징형상의 예를 나타낸 열상 카메라 사진,
도 3은 시간차를 두고 찍은 동일인의 열상 카메라에 의한 얼굴을 나타낸 사진,
도 4는 특정 동물형상과 연관시키기 어려운 특징형상을 나타낸 열상 카메라 사진,
도 5는 다른 시간에 촬영한 두 사림의 특징형상을 비교한 열상 카메라 사진,
도 6은 본 발명의 바람직한 실시예에 따른 순서도이다.
FIG. 1 is a photograph of a thermal camera with pain in the right knee,
FIG. 2 is a photograph of a thermal camera showing an example of a feature formed by fusion of a face shape and an outline with a temperature distribution,
FIG. 3 is a photograph showing a face by a thermal camera of the same person taken at a time difference,
Figure 4 is a photograph of a thermal camera showing a feature that is difficult to associate with a particular animal shape,
FIG. 5 is a photograph of a thermal camera comparing features of two images taken at different times,
6 is a flowchart according to a preferred embodiment of the present invention.

본 발명은 열상 카메라를 이용하여 촬영한 개개인의 얼굴 영상에서, 특별히 이마와 입술 사이의 온도분포가 얼굴 생김새, 즉 형태 및 윤곽과 합쳐져 그려내는 특징형상과 그 형상의 다양한 표정을 이용하여 컨디션 및 건강상태 진단, 그리고 이 특이성의 왜곡과 변동 그리고 결점(Defect)을 이용하여 컨디션과 건강상태를 진단하는 새로운 방법에 관한 것이다.The present invention relates to a method and a device for analyzing a face image of an individual using a thermal camera, in particular, a temperature distribution between a forehead and a lips by using a facial feature, that is, Condition diagnosis, and a new method for diagnosing conditions and health conditions using distortion, variation, and defects of this specificity.

이 특징형상은 기본적으로 개인의 얼굴 형태 및 윤곽과 온도분포가 개개인 마다 다르기 때문에 개인마다 다른 독특한 형상을 나타내고 있고, 또한 개인에 따라서는 여러 가지 표정을 가진 다양한 동물형상으로 나타나기도 한다.This feature is basically an individual shape that differs from person to person because the face shape, contour and temperature distribution of each person is different. In addition, it may appear as various animal shapes with various facial expressions depending on individuals.

이들 형상은 큰 틀은 시간이 지나더라도 기본적으로 변하지 않지만 신체 상태, 건강에 따라 다양한 표정변화 양상을 연출하므로, 이 형상 및 변화를 개인의 식별, 개인의 성격, 컨디션 및 건강상태와 연계시킴에 의해 성격, 컨디션 및 건강상태의 진단과 함께 이 형상의 왜곡 정도나 손상부위 등의 탐지를 통해 건강 및 상태를 판단하는 것이다. 여기서 상태라 함은 개개인 정신 상태의 이완 정도나 현재의 육체의 피로도 정도가 개별 또는 동시에 융합되어 나타나는 육체적인 현상을 의미한다.The shape of these shapes is basically unchanged even after a long period of time. However, since these shapes and changes represent various facial expressions according to physical condition and health, they are related to individual identification, individual personality, condition and health condition It is to diagnose the personality, condition and health condition and to judge the health and condition through the detection of the degree of distortion and the damaged part of this shape. Here, "state" means a physical phenomenon in which the degree of relaxation of the individual mental state or the degree of fatigue of the present body is fused individually or simultaneously.

이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명 얼굴의 온도분포 특이성을 이용한 상태 분석 방법을 자세히 설명한다.DETAILED DESCRIPTION OF THE PREFERRED EMBODIMENTS Hereinafter, a method for analyzing states using the temperature distribution specificity of a face of the present invention will be described in detail with reference to the accompanying drawings.

도 1은 오른쪽 무릎에 통증이 있는 상태의 열상 카메라 사진으로써, 일반적으로 열상카메라(Thermal Camera)로 촬영되는 영상은 도 1에서 보여주는 것과 같이 환부의 대략적인 부위만 알려줄 뿐 정확한 위치를 알려주지 못한다.FIG. 1 is a photograph of a thermal camera in a state in which pain is present in the right knee. Generally, an image photographed by a thermal camera shows only a rough part of the affected part as shown in FIG.

도 1은 오른쪽 무릎에 통증이 있는 것을 나타내고 있으며, 오른쪽 무릎(1)과 왼쪽 무릎(2)에 있어 영상의 차이는 통증에 의해 발생한 열(Heat)의 세기에 있는 것으로 오른쪽 무릎(1)의 대부분을 덮고 있는 하얗게 나타난 부분이 통증부위(3)이다.1 shows the pain in the right knee. In the right knee (1) and the left knee (2), the difference in image is in the intensity of the heat caused by the pain. Most of the right knee (3).

도 1의 영상에 흰색의 포화 정도가 오른쪽의 색인(Index)으로 주어진 색상 다이어그램(Diagram)(4)에 나타난 것과 같이 가장 높은 온도를 나타낸다. 이 다이어그램(4)은 진한 청색이 상대적으로 가장 낮은 온도를 나타내고 그 다음 연청색, 녹색, 노란색, 빨간색 그리고 흰색의 순으로 온도가 높아지는 것을 나타내고 있다.The degree of saturation of white in the image of FIG. 1 represents the highest temperature as shown in the color diagram (Diagram) (4) given as the right index. This diagram (4) shows that dark blue has the lowest temperature and then the temperature increases in the order of light blue, green, yellow, red and white.

도 1에서 통증부위(3)가 오른쪽 무릎(1)의 대부분을 차지하고 있으므로, 실질적으로 통증(Pain)의 정확한 위치를 찾아내는 것이 어렵다. 실제 통증의 진원지에서 발생한 열은 진원지를 중심으로 사방으로 퍼져나가나, 우리 인체 조직은 대단히 불균일하여 열이 퍼져가는 주변 조직의 구조적인 특성과 함께 진원지 자체도 다양한 형태를 가지므로 통증의 진원지를 중심으로 대칭적인 패턴을 가지는 통증부위는 생성되기 어렵다.In FIG. 1, since the pain site 3 occupies most of the right knee 1, it is difficult to substantially locate the pain. The heat generated from the epicenter of the actual pain spreads to all directions around the epicenter. However, our human tissue is very uneven, and the epicenter itself has various forms along with the structural characteristics of the surrounding heat spreading. Pain areas with symmetrical patterns are difficult to generate.

도 2는 얼굴형태 및 윤곽과 온도분포가 융합되어 나타나는 특징형상의 예를 나타낸 열상 카메라 사진으로써, 9명의 개인에게서 각각 얻은 9장의 각기 다른 형상을 보여주는 얼굴의 열상사진들이다.FIG. 2 is a photograph of a thermal camera showing an example of a feature formed by fusion of facial shape, contour, and temperature distribution, and is a photograph of nine different facial lacerations obtained from nine individuals.

도 2 (a) 내지 (i)에서 나타난 사진에서 원형의 점선으로 표시된 부분은 본 발명에서의 식별영역으로 윗입술의 위쪽 부위와 머리털로 경계 지어진 이마를 포함한 이마 사이 부위를 포함하고 있다. 이 부위는 얼굴에서 이마, 눈썹, 눈, 눈 둘레, 미간, 광대뼈 부분, 그리고 코, 콧구멍과 인중 부위를 포함한다. 이들 9장의 사진은 도 2(a)의 늑대 형상(5), 도 2(b)의 여우 형상(6), 도 2(c)의 너구리 형상(7), 도 2(d)의 염소 형상(8), 도 2(e)의 원숭이 형상(9), 도 2(f)의 호랑이 형상(10), 도 2(g)의 오소리 형상(11), 도 2(h)의 곰 형상(12), 도 2(h)의 또 다른 늑대 형상(13)으로 임의 분류된 모습을 각각 보여주고 있다.In the photographs shown in Figs. 2 (a) to 2 (i), circular dotted lines indicate the identification region in the present invention, and include the upper region of the upper lip and the forehead region including the forehead bounded by the hair. This area includes the forehead, eyebrows, eyes, perimeter of the eye, cheekbones, cheekbones, and nose, nostrils, and skin areas on the face. These nine photographs show the wolf shape 5 of Fig. 2 (a), the fox shape 6 of Fig. 2 (b), the raccoon shape 7 of Fig. 2 (c) 2, the monkey shape 9 of Fig. 2 (e), the tiger shape 10 of Fig. 2 (f), the badger shape 11 of Fig. 2 (g) , And another wolf shape 13 of Fig. 2 (h), respectively.

각각의 사진의 촬영일시로 도 2(a)는 2008년05월21일 오후 07:30:07 저녁식후(pe=0.99), 도 2(b)는 2012년10월02일 오후 07:39:58 저녁 식전(pe=0.95), 도 2(c)는 2008년05월21일 오전 11:09:34 점심 식전 (e=0.99), 도 2(d)는 2008년05월08일 오후 7:34:07 저녁 식후(pe=0.99), 도 2(e)는 2008년05월21일 오후 7:48:15 저녁 식후(pe=0.99), 도 2(f)는 2008년05월23일 오후 2:23:49 점심 식후(pe=0.98), 도 2(g)는 2008년05월23일 오후 2:24:11 점심 직후(pe=0.98), 도 2(h)는 2008년05월21일 오후 7:13:32 저녁 식후(pe=0.99)이다.As shown in FIG. 2 (a), the photographs of the photographs are taken at the evening meal (pe = 0.99) at 07:30:07 pm on May 21, 2008, at 07:39 pm on October 02, 58 pm (pe = 0.95), Fig. 2 (c) is the lunch time (e = 0.99) for the lunch on May 21, 2008 at 11:09:34 am, (Pe = 0.99), Fig. 2 (e) shows the evening meal (pe = 0.99) and Fig. 2 (f) (Pe = 0.98), Fig. 2 (g) shows the results of the post-lunch (pe = 0.98) It is 7:13:32 pm evening meal (pe = 0.99).

참고로, 도 2(g)의 대상자는 여성이며, 도 2(a), 도 2(c), 도 2(h)의 사진은 한국인이 아닌 외국인에게서 얻은 형상이다. 도 2(a)의 늑대 형상(5)과 도 2(i)의 다른 늑대 형상(13)은 비슷한 분위기를 내고 있지만 세부적인 모습이 다르게 나타난다. 이들 형상은 인종에 상관없이 나타나는 개인만의 특성으로, 한 사람이 두 가지 형상을 나타내는 예는 없지만, 유사한 분류가 가능하지만 대상자에 따라 다른 모습을 나타내는 것은 분명히 나타나고 있다.2 (g) is female, and the photographs of FIG. 2 (a), FIG. 2 (c) and FIG. 2 (h) are obtained from foreigners who are not Koreans. The wolf shape (5) of Fig. 2 (a) and the other wolf shape (13) of Fig. 2 (i) exhibit a similar atmosphere, but their details are different. These forms are characteristics of individuals who are independent of race, and there is no example in which a person has two forms, but it is clear that similar classification is possible, but different depending on the subject.

이들 형상들 중 특기할 것은 도 2(b)의 특징형상으로 이마에서 인중까지 눈과 콧구멍을 제외한 부분의 대부분이 흰색의 온도분포가 있다는 것이다.Of these features, the characteristic feature of FIG. 2 (b) is that there is a white temperature distribution in most of the portions excluding the eyes and nostrils from the forehead to the mouth.

도 3은 시간차를 두고 찍은 동일인의 열상 카메라에 의한 얼굴을 나타낸 사진이다. 각각의 사진의 촬영일시로 도 3(a)은 2008년05월21일 오전 11:55:05 점심 식전(pe=0.99), 도 3(b)은 2008년05월21일 오후 1:09:10 점심 식후(pe=0.99), 도 3(c)은 2008년05월21일 오후 4:54:33 저녁 식전 (e=0.99), 도 4(d)는 2008년05월21일 오후 7:48:15 저녁 식후(pe=0.99)이다. FIG. 3 is a photograph showing a face of a same person taken by a time lag with a thermal camera. As shown in FIG. 3 (a), the photographs of the photographs were taken at 11:55:05 am on May 21, 2008 and peaks of 0.99 (pe: 0.99) (E = 0.99), Fig. 4 (d) is 7: 00 pm on May 21, 2008, 48:15 evening meal (pe = 0.99).

점심식사 전인 오전 12시에 촬영한 열상사진인 도 3(a)은 낭패한 표정의 원숭이와 같은 모습(14)을 보이고 있으나, 점심식사 후 1시경에는 촬영한 사진인 도 3(b)에서는 두 눈(15, 16)이 뚜렷한, 포만감에 의한 행복한 표정의 원숭이와 같은 모습(17)을 보이고 있고, 오후 5시경에 촬영한 열상사진인 도 3(c)은 두 눈(15, 16)의 사이즈가 주위를 둘러싼 흰색의 면적이 커짐에 의해 도 3(b)에서와 같은 행복한 표정의 원숭이 모습(17)에서 두 눈 사이즈보다 훨씬 작아진 눈을 가진 피곤한 표정의 원숭이 모습(18)을 하고 있다. 또한, 피곤한 표정의 원숭이 모습(18)의 머리 부위(19)는 전반적으로 노란색을 띄고 있고, 군데군데 적색과 흰색의 온도분포를 보이는 비교적 높은 온도를 나타내고 있으나, 행복한 표정의 원숭이 모습(17)에 있어 머리부위(20)의 온도는 기본적으로 연청색으로 낮은 온도분포를 나타낸다.3 (a), which is a thermal image taken at 12:00 am before lunch, shows a monkey-like appearance (14) in a flooded expression, but in Figure 3 (b) 3 (c), which is a thermal image taken at about 5:00 pm, shows a monkey-like appearance 17 with a happy expression on the eyes with eyes 15 and 16 and a size of two eyes 15 and 16 (17), as shown in FIG. 3 (b), because of an increase in the area of the surrounding white area, the tired face of the monkey (18) with eyes that are much smaller than the sizes of the two eyes. In addition, the head part (19) of the monkey figure (18) with a tired expression has a yellow color overall and a relatively high temperature showing a temperature distribution in the red and white parts, but the monkey appearance (17) And the temperature of the head region 20 is basically a light blue color and exhibits a low temperature distribution.

도 3(c)의 피곤한 표정의 원숭이와 같은 모습(18)의 머리 부위(19) 온도분포는 표정과 잘 정합되고 있다. 그리고 도 3(b)에서와 같은 행복한 표정의 원숭이 모습(17)에서 코 주위로 나타나는 온도분포(21)는 피곤한 표정의 원숭이 모습(18)의 코 주위로 나타나는 온도분포(22)에 비해 훨씬 높게 나타나지만 전체적인 온도분포가 주는 큰 틀의 특징형상 즉 특정한 동물과 같은 형상은 변하지 않는다. 이것의 의미는 특징형상이 나타나는 것은 온도분포만이 아닌 개개인의 부분적인 얼굴 생김새에도 의존하고 있다는 것을 나타내고 있다.The temperature distribution in the head region 19 of the appearance 18 of the monkey-like tired expression of FIG. 3 (c) is well matched to the expression. The temperature distribution 21 appearing around the nose in the monkey appearance 17 of the happy expression as shown in Fig. 3 (b) is much higher than the temperature distribution 22 appearing around the nose of the monkey appearance 18 of the tired expression But the shape of a large frame, that is, the shape of a particular animal, given by the overall temperature distribution, does not change. This means that the appearance of the feature depends not only on the temperature distribution but also on the partial face appearance of the individual.

도 3의 또 다른 의미는 얼굴의 온도분포는 컨디션이나, 건강상태 등에 의해 다소 달라지기는 하지만, 그 분포가 생김새와 융합되어 표현하는 기본적인 틀, 즉 상술한 바와 같이 임의로 분류된 특정 동물과 같은 형상은 달라지지 않고, 단지 컨디션이나, 건강상태 등에 의해 그 특정 얼굴이 표현하는 분위기, 즉 표정이 달라진다는 것이다. 이는 개개인의 얼굴 생김새나 얼굴에서 표현하는 분위기가 자신의 컨디션이나 건강상태에 따라 달라 보이는 것과 차별이 없다. The other meaning of FIG. 3 is that the temperature distribution of the face varies somewhat depending on the condition and the health condition, but the basic framework in which the distribution is fused with the feature, that is, Is not changed, but the atmosphere that the specific face expresses by the condition or the health state, that is, the expression is changed. This is not different from the appearance of an individual's face or the atmosphere expressed by his face depending on his or her condition or health condition.

도 4는 특정 동물형상과 연관시키기 어려운 특징형상을 나타낸 열상 카메라 사진으로, 본 발명의 특정 동물의 얼굴 형상으로 순간적으로는 특정 동물형상과 연관시키기는 어려운 특징형상을 보여준다.FIG. 4 is a photograph of a thermal camera showing a characteristic feature difficult to relate to a certain animal shape, and shows a feature shape that is difficult to relate instantaneously to a specific animal shape in the face shape of the specific animal of the present invention.

그러나 형상(23)은 멀리서 보는 경우 곰 형상을 보여주며, 형상 (24)는 날개를 편 독수리 형상(25)을 하고 있는 일부 온도분포가 아주 강하게 나타나, 전체 형상의 판별이 어려우나, 다소 시야를 좁혀서 보면 복슬 강아지(Fluffy Dog) 형상(26)을 보이고 있다.However, the shape (23) shows a bear shape when viewed from a distance, and the shape (24) shows a very strong temperature distribution with a flying eagle shape (25) and it is difficult to distinguish the entire shape, The shape of the fluffy dog (26) is shown.

도 5는 다른 시간에 촬영한 두 사림의 특징형상을 비교한 열상 카메라 사진이다. 도 5(a)는 2014년12월12일에 촬영한 사진, 도 5(b)는 동일한 대상자에 대해 6.5년 전인 2008년05월21일에 촬영한 사진으로 실질적으로 동일한 형상(27)을 보이고 있다. 도 5(a) 및 도 5(b)의 두 형상(13, 27)에 있어 차이는 도 5(b)의 형상(13)에 있어서는 코 부분(28)이 높은 온도분포를 보이고 있으나, 도 5(a)의 형상(27)에서는 이에 대응하는 코 부분(29)가 주변과 동일한 온도가 있는 것이다. 이 온도 차이는 12월이 겨울임에 따라 코 부분(29)의 온도가 낮아진 것에 기인한 것으로 분석된다.FIG. 5 is a photograph of a thermal camera comparing two feature images taken at different times. Fig. 5 (a) is a photograph taken on December 12, 2014, Fig. 5 (b) is a photograph taken on May 21, 2008, 6.5 years before the same subject, have. 5 (a) and 5 (b), the nose portion 28 shows a high temperature distribution in the shape 13 of Fig. 5 (b) In the shape 27 of FIG. 3A, the corresponding nose portion 29 has the same temperature as the circumference. This temperature difference is analyzed to be due to the decrease in the temperature of the nose portion 29 due to winter in December.

도 5(c)는 2014년12월12일에 촬영한 사진, 도 5(d)는 동일한 대상자에 대해 6.5년 전인 2008년05월08일에 촬영한 것으로 사진에 나타난 형상(30)과 동일하다. 두 형상(23, 30)의 차이는 도 5(d)의 형상(23)의 미간 부분(31)의 온도가 도 5(c)의 형상(30)의 미간 부분(32)보다 낮게 나타난 것이다. 이 차이도 계절의 차이에 의해 주어지는 것으로 분석된다.Fig. 5 (c) is a photograph taken on December 12, 2014, Fig. 5 (d) is a photograph taken on May 08, 2008, 6.5 years before the same subject, . The difference between the two shapes 23 and 30 is that the temperature of the fine portion 31 of the shape 23 of FIG. 5 (d) is lower than the fine portion 32 of the shape 30 of FIG. 5 (c). This difference is analyzed to be given by seasonal differences.

그러므로 도 5는 특징형상이 세월에 의해 거의 변화하지 않는 동일한 형상을 보여준다는 것을 증명하고 있으며, 특징형상은 각 개인의 고유한 특징을 나타내고 있음을 알 수 있다. 이 특징형상은 각 개인의 고유한 얼굴형태와 어우러진 특징을 나타내므로, 이 형상을 이용한 각 개인의 식별도 가능할 것이다.Therefore, FIG. 5 proves that the feature shape shows the same shape with little change over time, and it can be seen that the feature shape represents the unique feature of each individual. Since this feature shows a characteristic that is unique to each individual's face shape, it is possible to identify each individual using this shape.

도 2 및 도 5에서 특징형상을 결정짓는 높은 온도 부위는 눈과 코 사이(33), 이마(34), 눈 둘레(35), 눈 밑(36), 콧등(37), 인중을 포함한 콧구멍 주변(38), 코의 옆 부분(39) 등으로 주어지며, 눈썹의 형태를 나타내는 눈썹의 온도분포(40)도 특징형상 표현에 큰 역할을 한다. 그러므로 이들 부위는 특징형상을 만드는 특징 부위이다. 도 3은 컨디션에 따라 이들 특징부위의 온도분포가 달라진다는 것을 보여준다.2 and 5, the high temperature region that determines the feature is the area between the eyes and the nose 33, the forehead 34, the perimeter 35, the under eye 36, the nose 37, The peripheral portion 38, the side portion 39 of the nose, etc., and the temperature distribution 40 of the eyebrows representing the shape of the eyebrows also plays a large role in expressing the feature. Therefore, these sites are feature sites for creating features. Fig. 3 shows that the temperature distribution of these characteristic portions varies depending on the condition.

도 6은 본 발명의 바람직한 실시예에 따른 순서도로서, 본 발명은 기본적으로 열상카메라와 함께, 촬영된 영상을 알고리즘에 의해 분석 및 저장하고, 비교 및 유사도산출 등이 가능한 데이터처리 수단을 구비한 시스템을 통해 구현된다. 6 is a flow chart according to a preferred embodiment of the present invention. The present invention basically comprises a thermal camera, a system having data processing means capable of analyzing and storing photographed images by an algorithm, Lt; / RTI >

먼저, 첫 번째 단계(S 110)는 열상카메라로 대상자의 얼굴 부분을 촬영하여 온도분포 영상을 획득하는 단계로서, 본 발명에서는 이와 같은 열상카메라 영상을 사용자별로 특정 기간이나 특정 상황에 따라 지속적으로 수집하게 된다. 수집기간 및 수집되는 영상의 숫자가 많을수록 유리하며, 가능한 주변온도 및 장소를 비슷한 조건으로 맞추는 것이 바람직하다.First, the first step S 110 is a step of capturing a temperature distribution image by capturing a face portion of a subject with a thermal image camera. In the present invention, such a thermal image is continuously collected according to a specific period or a specific situation . The more the collection period and the number of images to be collected, the more advantageous it is, and it is preferable to set the possible ambient temperature and place to similar conditions.

다음 단계(S 120)로는 상기 온도분포 영상에서 대상자의 지정된 얼굴 부분에 해당하는 식별영역을 인식하고, 상기 식별영역에 대한 온도분포를 추출하게 된다. 이때 식별영역은 필요에 따라 적절한 변경 설정이 가능하나 본 발명의 바람직한 실시예에서는 앞서 언급한 바와 같이 특별히 이마와 윗입술 사이의 영역이 된다.In the next step S 120, an identification region corresponding to a designated face portion of the subject is recognized in the temperature distribution image, and a temperature distribution for the identification region is extracted. At this time, the identification area can be appropriately changed according to needs, but in the preferred embodiment of the present invention, as mentioned above, it is a region between the forehead and the upper lip.

앞서 언급한 바와 같이 특징형상을 결정짓는 높은 온도 부위는 눈과 코 사이(33), 이마(34), 눈 둘레(35), 눈 밑(36), 콧등(37), 인중을 포함한 콧구멍 주변(38), 코의 옆 부분(39) 등으로 주어지며, 눈썹의 형태를 나타내는 눈썹의 온도분포(40)도 특징형상 표현에 큰 역할을 하므로 온도분포 영상에서 이 부분을 중점적으로 인식할 필요가 있다.As mentioned above, the high temperature region that determines the feature is the region between the eyes and the nose 33, the forehead 34, the perimeter 35, the under eye 36, the nose 37, (38), the side of the nose (39), and the eyebrow temperature distribution (40), which represents the shape of eyebrows, also play a major role in the representation of features. have.

다음 단계(S 130)는 대상자의 얼굴 전체에 대한 온도분포 영상으로부터 나타나는 특징형상정보를 추출하는 단계로서, 상기 특징형상정보는 온도분포가 얼굴 생김새, 즉 형태 및 윤곽과 합쳐져 그려내는 특징형상에 대한 정보를 포함한다. 이는 기본적으로 열상화면에서 나타나는 색상의 경계선의 위치 및 경계선 사이의 거리 등의 이미지분석을 통해 이루어진다.The next step (S 130) is a step of extracting the feature information appearing from the temperature distribution image of the entire face of the subject, and the feature information includes a feature distribution of the feature distribution Information. Basically, this is done through image analysis such as the position of the boundary of the color appearing on the thermal image and the distance between the boundaries.

다음 단계(S 140)에서는 상기 온도분포 영상을 획득한 대상자의 상태정보를 입력받는 단계로서, 상기 상태정보는 대상자의 신상정보를 비롯하여 대상자의 질병이나 건강상태와 정신상태의 이완 정도나 현재의 육체의 피로도와 같은 컨디션 상태를 포함하며, 입력되는 상태정보가 구체적일수록 본 발명의 적용분야를 보다 넓힐 수 있다.In the next step (S 140), the state information of the person who has acquired the temperature distribution image is input. The state information includes information about the subject, such as the degree of relaxation of the subject's disease or health condition and mental state, And the state information such as the degree of fatigue of the input information is more specific, so that the application field of the present invention can be broadened.

다음 단계(S 150)에서는 상기 온도분포 영상과, 식별영역의 온도분포와, 특징형상정보와, 상태정보를 누적하여 데이터베이스를 구축하게 된다. 이와 같은 데이터베이스는 추후 제공되는 열상 사진의 분석을 위한 기초자료로 정보의 누적이 많을수록 더욱 정밀한 진단이 이루어질 수 있다.In the next step S 150, the temperature distribution image, the temperature distribution of the identification region, the feature information, and the state information are accumulated to construct a database. Such a database is a basic data for the analysis of the thermal images to be provided later, and the more accumulation of information, the more accurate diagnosis can be made.

다음 단계(S 160)에서는 열상카메라로 대상자의 얼굴 부분을 촬영하여 얻어진 신규영상을 분석하되, 상기 데이터베이스의 검색을 통해 유사도가 높은 상태정보를 반영한 분석결과를 출력하게 된다. 즉 실질적으로 동일하거나 유사도가 높은 데이터베이스의 누적 데이터에 나타난 상태를 통해 현재 대상자의 상태를 동일하거나 근접하게 판단할 수 있게 된다.In the next step S 160, the new image obtained by photographing the face portion of the subject is analyzed by the thermal imaging camera, and the analysis result reflecting the highly similarity state information is output through the search of the database. That is, the state of the current subject can be judged to be the same or close to each other through the state shown in the cumulative data of the database having substantially the same or similarity.

이때, 유사한 얼굴형태 즉 골격이나 근육을 비롯하여, 비슷한 온도분포를 갖는 대상자의 그룹의 경우 동일한 체질 및 특성을 갖는 것으로 분류될 수 있음으로 이를 통한 분류가 이루어짐으로 더욱 의미 있는 분석결과를 얻을 수 있으며, 바람직하게는 앞서 언급한 바와 같이 임의로 분류되는 동물형상을 기반으로 할 수 있다.At this time, groups of subjects having a similar temperature profile, that is, skeletons or muscles, having a similar temperature distribution can be classified as having the same constitution and characteristics, so that classification can be performed to obtain more meaningful analysis results. Preferably based on an animal shape that is arbitrarily categorized as mentioned above.

이를 위해 특징형상정보에 대해 동물형상을 기반으로 한 제1분류기준을 입력받는 단계(S 141)가 진행된다. 굳이 특정 동물을 붙이지 않더라도 유사한 특성을 갖는 대상자의 분류를 위한 기준으로써 얼굴형상 및 온도분포가 유사한 특성을 그룹화할 수 있도록 하게 된다.For this purpose, a step S 141 of receiving the first classification reference based on the animal shape with respect to the feature information is performed. Even if a certain animal is not attached, it is possible to group similar characteristics of face shape and temperature distribution as a criterion for classification of a subject having similar characteristics.

이후 단계(S 142)에서는 이전 단계(S 130)에서 추출된 특징형상정보를 상기 제1분류기준과 비교하여 제1분류기준에 대한 유사도를 산출하고, 가장 높은 유사도를 갖는 제1분류기준을 적용하게 되며, 상기 데이터베이스에 저장되는 각 특징형상정보는 제1분류기준이 적용되어 분류가 이루어지게 된다.Thereafter, in step S 142, the feature information extracted in the previous step S 130 is compared with the first classification reference to calculate the similarity to the first classification reference, and the first classification reference having the highest similarity is applied And each feature information stored in the database is classified according to a first classification criterion.

또한, 앞서 살펴본 바와 같이 제1분류기준에 따른 큰 형상이 변하지 않더라도 대상자의 상태에 따라 표정변화가 생기게 되므로, 상기 제1분류기준에 대해 표정변화를 기반으로 한 제2분류기준을 입력받는 단계(S 143)가 이루어지는 것이 바람직하다. 즉 희로애락에 근거한 표정변화를 바탕으로 보다 쉽게 접근할 수 있는 기준으로 이후 단계(S 144)에서는 마찬가지로 상기 제1분류기준이 적용된 특징형상정보를 상기 제2분류기준과 비교하여 제2분류기준에 대한 유사도를 산출하고 가장 높은 유사도를 갖는 제2분류기준을 적용하게 되고, 상기 데이터베이스에 저장되며 제1분류기준이 적용된 특징형상정보는 제2분류기준이 적용되어 분류된다. In addition, as described above, since the facial expression changes according to the state of the subject even if the large shape according to the first classification standard does not change, a step of receiving the second classification standard based on the facial expression change with respect to the first classification standard S 143) is preferably performed. That is, based on the change of facial expression based on the illusion, it can be more easily accessed. In the subsequent step (S 144), the feature information to which the first classification reference is applied is compared with the second classification reference, The similarity is calculated and the second classification reference having the highest similarity is applied. The feature information that is stored in the database and to which the first classification reference is applied is classified by applying the second classification reference.

또한, 본 발명에서의 특징형상은 대상자 고유의 특이형상을 나타내며, 메이크업이나 변장과 같은 요소에 비교적 영향을 덜 받아 정확한 개인 식별이 이루어질 수 있다. 이에 따라 상기 상태정보는 대상자의 신원정보를 포함하고, 상기 분석결과를 통해 대상자의 신원을 식별하는 단계(S 161)를 포함함으로 개인의 식별도 가능하다.In addition, the feature in the present invention represents a specific shape peculiar to the subject, and it is possible to obtain accurate personal identification by relatively less influencing factors such as makeup and disguise. Accordingly, the state information includes the identity information of the subject and identifies the subject through the analysis result (S 161), so that the individual can be identified.

더불어 신체의 노화 등의 이유에 근거하거나, 앞서 언급한 특징부분에 대한 온도변화 추이를 통해 더욱 정확한 상태 분석이 이루어질 수 있도록 온도변화를 지속적으로 누적 관리할 필요가 있다.In addition, it is necessary to accumulate and manage the temperature change continuously based on the reason of the aging of the body or the like so that more accurate state analysis can be performed by the temperature change trend of the above-mentioned characteristic parts.

이를 위해 상기 데이터베이스에 저장된 동일 대상자에 대한 식별영역의 온도분포에서 온도 및 분포영역의 변화를 추적하여 변화정보를 생성하고, 상기 데이터베이스에 저장하는 단계(S 170)와, 동일 대상자에 대한 식별영역의 온도분포가 상기 데이터베이스에 누적됨에 따라 상기 변화정보를 갱신하는 단계를 더 포함하는 것이 바람직하며, 온도분포의 왜곡과 변동 그리고 결점(Defect)을 이용한 세부적인 상태 판단이 이루어질 수 있다.To this end, the change information is generated by tracking changes in the temperature and the distribution area in the temperature distribution of the identification region for the same subject stored in the database and stored in the database (S 170) And updating the change information as the temperature distribution accumulates in the database. The detailed state determination can be made using distortion, fluctuation, and defect of the temperature distribution.

본 발명의 권리는 위에서 설명된 실시 예에 한정되지 않고 청구범위에 기재된 바에 의해 정의되며, 본 발명의 분야에서 통상의 지식을 가진 자가 청구범위에 기재된 권리범위 내에서 다양한 변형과 개작을 할 수 있다는 것은 자명하다.It is to be understood that the invention is not limited to the disclosed embodiment, but is capable of many modifications and variations within the scope of the appended claims. It is self-evident.

Claims (5)

얼굴의 온도분포 특이성을 이용한 상태 분석 방법에 있어서,
열상카메라로 대상자의 얼굴 부분을 촬영하여 온도분포 영상을 획득하는 단계(S 110);
상기 온도분포 영상에서 대상자의 지정된 얼굴의 이마와 윗입술 사이 부분에 해당하는 식별영역을 인식하고, 상기 식별영역에 대한 온도분포를 추출하는 단계(S 120);
대상자의 얼굴 형태와 온도분포 영상에서 나타나는 색상의 경계선이 합쳐져 나타나는 형상에 따른 특징형상정보를 추출하는 단계(S 130);
대상자의 질병, 건강상태를 포함하는 상태정보를 입력받는 단계(S 140);
특징형상정보에 대해 동물형상을 기반으로 한 제1분류기준을 입력받는 단계(S 141);
상기 추출된 특징형상정보를 상기 제1분류기준과 비교하여 제1분류기준에 대한 유사도를 산출하고, 가장 높은 유사도를 갖는 제1분류기준을 적용하는 단계(S 142);
상기 제1분류기준에 대해 표정변화를 기반으로 한 제2분류기준을 입력받는 단계(S 143);
상기 제1분류기준이 적용된 특징형상정보를 상기 제2분류기준과 비교하여 제2분류기준에 대한 유사도를 산출하고 가장 높은 유사도를 갖는 제2분류기준을 적용하는 단계(S 144);
상기 온도분포 영상과, 식별영역의 온도분포와, 특징형상정보와, 상태정보를 누적하여 데이터베이스를 구축하는 단계(S 150);
열상카메라로 대상자의 얼굴 부분을 촬영하여 얻어진 신규영상을 분석하되, 상기 데이터베이스의 검색을 통해 유사도가 높은 상태정보를 반영한 분석결과를 출력하는 단계(S 160); 로 이루어지며,
상기 데이터베이스에 저장되는 각 특징형상정보는 제1분류기준과 제2분류기준이 적용되어 분류되는 것을 특징으로 하는 얼굴의 온도분포 특이성을 이용한 상태 분석 방법.
In a state analysis method using a face temperature specificity,
A step (S 110) of acquiring a temperature distribution image by photographing a face portion of a subject with a thermal image camera;
Recognizing an identification region corresponding to a portion between a forehead and an upper lip of a designated face of the subject in the temperature distribution image, and extracting a temperature distribution for the identification region (S 120);
(S 130) extracting the feature information according to the shape of the face shape of the subject and the boundary line of the color appearing in the temperature distribution image;
(S 140) receiving status information including a disease and a health status of the subject;
A step (S 141) of receiving a first classification reference based on an animal shape with respect to the feature information;
Comparing the extracted feature information with the first classification reference, calculating a similarity to the first classification reference, and applying a first classification reference having the highest similarity (S 142);
(S 143) receiving a second classification reference based on the facial expression change with respect to the first classification reference;
Comparing the feature information to which the first classification criterion is applied to the second classification criterion to calculate a similarity to the second classification criterion and applying a second classification criterion having the highest similarity (S 144);
(S 150) accumulating the temperature distribution image, the temperature distribution of the identification region, the feature information, and the state information to construct a database;
Analyzing a new image obtained by photographing a face portion of a subject with a thermal image camera, and outputting an analysis result reflecting state information with high similarity through searching the database (S 160); Lt; / RTI >
Wherein each feature information stored in the database is classified by applying a first classification criterion and a second classification criterion.
삭제delete 삭제delete 제1항에 있어서,
상기 상태정보는 대상자의 신원정보를 포함하고,
상기 분석결과를 통해 대상자의 신원을 식별하는 단계(S 161); 를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 얼굴의 온도분포 특이성을 이용한 상태 분석 방법.
The method according to claim 1,
Wherein the status information includes the identity of the subject,
Identifying (S 161) the subject's identity through the analysis result; The method of claim 1, further comprising:
제1항에 있어서,
상기 데이터베이스에 저장된 동일 대상자에 대한 식별영역의 온도분포에서 온도 및 분포영역의 변화를 추적하여 변화정보를 생성하고, 상기 데이터베이스에 저장하는 단계(S 170);
동일 대상자에 대한 식별영역의 온도분포가 상기 데이터베이스에 누적됨에 따라 상기 변화정보를 갱신하는 단계(S 180); 더 포함하는 것을 특징으로 하는 얼굴의 온도분포 특이성을 이용한 상태 분석 방법.
The method according to claim 1,
A step (S 170) of generating change information by tracking changes in temperature and distribution area in a temperature distribution of an identification region for the same subject stored in the database, and storing the change information in the database;
Updating the change information as the temperature distribution of the identification region for the same subject is accumulated in the database (S 180); Wherein the method further comprises the step of analyzing the state of the face using the temperature distribution singularity.
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