KR101847049B1 - 영상 장치를 이용한 고령자 판별 시스템 및 방법 - Google Patents
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Abstract
본 발명은 영상을 이용한 안면 및 행동특성 분석으로 정확도를 높인 영상 장치를 이용한 고령자 판별 시스템 및 방법에 관한 것으로, 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 노화 기준 결과값 및 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 고령자에게 맞춤형 서비스를 제공하는 서비스 제공 서버;를 포함하는 것이다.
Description
본 발명은 고령자 판별에 관한 것으로, 구체적으로 영상을 이용한 안면 및 행동특성 분석으로 정확도를 높인 영상 장치를 이용한 고령자 판별 시스템 및 방법에 관한 것이다.
일반적으로 얼굴 인식 기술은 이미지로부터 추출된 얼굴 특징과 안면 데이터베이스를 서로 비교함으로써 디지털 이미지를 통해 사용자를 자동으로 식별하는 기술을 일컫는다.
이러한 얼굴 인식 기술은 주로 보안 시스템으로 사용되고 있는데, 동일인을 인식하는 기술과, 얼굴의 특징 정보 값을 비교하여 그 얼굴의 표정을 분석하기 위한 기술로 구분할 수 있다.
이와 같은 얼굴 인식 기술은 보안 시스템에 주로 사용되고 있다.
이와 같이 보안시스템에 특화된 얼굴모델 인식 기술은 얼굴의 기하학적 형상(얼굴형, 눈의 위치, 눈썹의 위치 및 모양, 입술 위치 및 모양, 코 위치 및 모양)을 인식하고, DB에 저장된 기하학적 형상과의 매칭을 통해 출입 가능 여부를 판단하는 것이다.
그러나 이와 같은 보안시스템에 특화된 얼굴모델 인식 기술은 부가적인 서비스의 형태로 나이 인식 결과를 제공하는 것이 가능하나, 정확도가 낮다.
그리고 안면인식 시스템의 경우에는 사전에 얼굴 특성을 개인 정보화 하여 입력시킨 후 출입구에 설치된 카메라를 통해 입력된 대상의 얼굴 특성을 사전에 입력된 정보와 매칭하여 사용자(출입 가능자)를 구분하는데 활용되고 있다.
그러나 이와 같은 안면인식 시스템은 안면윤곽, 눈, 코, 입의 위치 및 생김새, 주름의 위치 및 깊이를 포함한 얼굴 특성이 데이터베이스화되어 사전에 저장되어 있어야 한다.
따라서, 불특정 다수를 대상으로 한 공공서비스 제공에는 활용이 불가능하고, 얼굴 형태의 변화, 상처, 안경 등 부착물 착용시 정확한 사용자 매칭이 불가능한 문제가 있다.
그리고 생체인식 시스템의 경우에는 보안 SI 분야에서 지문, 홍체 등 개인별 고유의 생체 특성을 암호화하여 활용중에 있다.
이와 같은 생체인식 시스템은 금융 및 보안분야에 활용도가 급증하고 있는 분야이나, 인식 단말기에 인식대상 부위를 접촉 또는 근거리ㆍ정위치에 위치시켜야 인식할 수 있다.
지문 및 홍체만으로는 고령자를 판별할 수 없으며, 사전 입력된 생체정보와 나이와 관련된 개인정보가 사전에 입력되어야만 생체정보를 이용하여 고령자를 판별할 수 있다.
따라서, 불특정 다수를 대상으로 한 공공서비스에 활용은 불가능하다.
그리고 안면, 걸음걸이와 같이 특정 부위 및 행동 기반의 판별 시스템은 보안 시스템과는 달리 불특정 다수를 대상으로 한 서비스 제공이 가능하나, 판별의 정확도 측면에서 제한이 발생한다.
특히, 안면의 경우에는 연령에 관계없이 발생한 노화 및 시술에 의해 판별 정확도가 낮아지며, 행동의 경우에는 장애 및 부상에 의해 판별 오검지가 발생할 수 있다.
현재 고령자 및 장애인 등의 보행 안전을 위한 기술들을 필요로 하고, 이러한 보행 안전을 위한 기술들은 대상자의 정확한 연령대 판별을 하는 것이 중요하다.
그러나 상기한 종래 기술에서 사용되고 있는 얼굴 인식 및 생체인식 시스템, 안면인식 시스템 등의 경우에는 적용의 한계 및 정확도의 한계가 있어, 고령자의 보행 중에 발생하는 문제를 사전에 방지하기 위한 새로운 기술 개발이 요구되고 있다.
본 발명은 이와 같은 종래 기술의 얼굴 인식 및 생체인식 시스템, 안면인식 시스템 및 연령대 판별의 문제를 해결하기 위한 것으로, 영상을 이용한 안면 및 행동특성 분석으로 정확도를 높인 영상 장치를 이용한 고령자 판별 시스템 및 방법을 제공하는데 그 목적이 있다.
본 발명은 인간의 노화에 의해 외부적으로 관찰 가능한 특성으로 피부의 노화 및 보행행태의 변화가 있는 것을 이용하여 연령대 판별의 정확도를 높인 영상 장치를 이용한 고령자 판별 시스템 및 방법을 제공하는데 그 목적이 있다.
본 발명은 연령대 판별을 위하여 주름 및 처짐 발생의 얼굴 특징 및 보폭 감소, 잔걸음, 상지 움직임 감소 등의 보행 특성을 조사/분석하여 도출된 결과를 학습시켜 영상으로 정확한 고령자 판별을 가능하도록 한 영상 장치를 이용한 고령자 판별 시스템 및 방법을 제공하는데 그 목적이 있다.
본 발명은 정밀한 측정장치 없이 촬영을 위한 카메라 시스템만으로 고령자를 판별할 수 있으며, 고령자 판별을 통해 고령자의 교차로 접근시 녹색시간 연장, 에스컬레이터 속도 감소 등 고령자에게 맞춤형 서비스 제공이 가능하도록 한 영상 장치를 이용한 고령자 판별 시스템 및 방법을 제공하는데 그 목적이 있다.
본 발명의 목적들은 이상에서 언급한 목적들로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 목적들은 아래의 기재로부터 당업자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.
이와 같은 목적을 달성하기 위한 본 발명에 따른 영상 장치를 이용한 고령자 판별 시스템은 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 노화 기준 결과값 및 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 고령자에게 맞춤형 서비스를 제공하는 서비스 제공 서버;를 포함하는 것을 특징으로 한다.
여기서, 상기 서비스 제공 서버에서 제공하는 맞춤형 서비스는, 교차로 신호 제어기에 제어 신호를 전송하여 고령자의 교차로 접근시 녹색시간 연장, 건물 에스컬레이터 제어기에 제어 신호를 전송하여 에스컬레이터 속도 감소, 버스정류장 제어기에 제어 신호를 전송하여 버스정류장 진입하는 운전자에게 고령자 접근중임을 알려 승차 대기 유도를 하는 서비스 항목을 포함하는 것을 특징으로 한다.
그리고 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 한다.
그리고 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 한다.
그리고 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 한다.
그리고 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 한다.
그리고 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 한다.
다른 목적을 달성하기 위한 본 발명에 따른 영상 장치를 이용한 고령자 판별 방법은 특정 위치에 설치되는 영상 수집 모듈에서 수집된 영상에서 관측 대상자의 얼굴 영상을 캡춰하는 단계;캡춰된 얼굴 영상에서 노화 발생 지점을 관측하여 전역적 특징과 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 보행 변수를 기준으로 보행 특징값을 산출하는 단계;노화 기준 결과값 및 보행 특징값을 이용하여 최종적으로 고령자 판별을 하여 판단 결과를 서비스 제공 서버로 전송하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 한다.
여기서, 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) 항목을 포함하고, 이 항목들 전체 또는 이들 항목 중에서 선택되는 항목들을 조합하여 사용하는 것을 특징으로 한다.
그리고 얼굴 노화 정보를 획득하는 단계에서, 얼굴 이미지의 전역적 특징은 외모, 형태를 기준으로 하고, 지점별 특징은 주름, 피부 상태를 기준으로 하는 것을 특징으로 한다.
이와 같은 본 발명에 따른 영상 장치를 이용한 고령자 판별 시스템 및 방법은 다음과 같은 효과를 갖는다.
첫째, 영상 장치를 이용한 고령자 판별시에 피부의 노화에 의한 안면 특성 및 보행 행태 변화에 의한 행동특성 분석으로 정확도를 높일 수 있다.
둘째, 주름 및 처짐 발생의 얼굴 특징 및 보폭 감소, 잔걸음, 상지 움직임 감소 등의 보행 특성을 조사/분석하여 도출된 결과를 학습시켜 영상으로 정확한 고령자 판별이 가능하다.
셋째, 정밀한 측정장치 없이 촬영을 위한 카메라 시스템만으로 고령자를 판별할 수 있어 저비용으로 시스템 구축 및 활용, 유지보수가 가능하다.
넷째, 고령자 판별을 통해 고령자의 교차로 접근시 녹색시간 연장, 에스컬레이터 속도 감소, 버스정류장에서 운전자에게 고령자 접근중임을 알려 승차 대기 유도 등 고령자에게 맞춤형 서비스 제공이 가능하도록 한다.
다섯째, 고령자 전용 카드 등 개인정보가 포함된 별도의 장치 없이 고령자를 판별하는 것이 가능하여 사용 편리성 및 적용성을 높일 수 있다.
도 1은 본 발명에 따른 고령자 얼굴 특성 관측 지점을 나타낸 구성도
도 2a와 도 2b는 본 발명에 따른 고령자 판별을 위한 어깨 및 골반 움직임 각도 변화 특성 그래프
도 3은 본 발명에 따른 영상 장치를 이용한 고령자 판별 시스템의 구성도
도 4는 본 발명에 따른 얼굴 분석 모듈의 상세 구성도
도 5는 본 발명에 따른 보행 분석 모듈의 상세 구성도
도 6은 본 발명에 따른 영상 장치를 이용한 고령자 판별 방법을 나타낸 플로우 차트
도 2a와 도 2b는 본 발명에 따른 고령자 판별을 위한 어깨 및 골반 움직임 각도 변화 특성 그래프
도 3은 본 발명에 따른 영상 장치를 이용한 고령자 판별 시스템의 구성도
도 4는 본 발명에 따른 얼굴 분석 모듈의 상세 구성도
도 5는 본 발명에 따른 보행 분석 모듈의 상세 구성도
도 6은 본 발명에 따른 영상 장치를 이용한 고령자 판별 방법을 나타낸 플로우 차트
이하, 본 발명에 따른 영상 장치를 이용한 고령자 판별 시스템 및 방법의 바람직한 실시 예에 관하여 상세히 설명하면 다음과 같다.
본 발명에 따른 영상 장치를 이용한 고령자 판별 시스템 및 방법의 특징 및 이점들은 이하에서의 각 실시 예에 대한 상세한 설명을 통해 명백해질 것이다.
도 1은 본 발명에 따른 고령자 얼굴 특성 관측 지점을 나타낸 구성도이고, 도 2a와 도 2b는 본 발명에 따른 고령자 판별을 위한 어깨 및 골반 움직임 각도 변화 특성 그래프이다.
본 발명은 인간의 노화에 의해 외부적으로 관찰 가능한 특성으로 피부의 노화 및 보행행태의 변화가 있는 것을 이용하여 연령대 판별의 정확도를 높인 것이다.
본 발명은 연령대 판별을 위하여 주름 및 처짐 발생의 얼굴 특징 및 보폭 감소, 잔걸음, 상지 움직임 감소 등의 보행 특성을 조사/분석하여 도출된 결과를 학습시켜 영상으로 정확한 고령자 판별을 하는 것이다.
이를 위한 본 발명에 따른 영상 장치를 이용한 고령자 판별 시스템 및 방법은 얼굴 및 보행 특성을 이용하여 고령자를 판별하는 구성을 포함한다.
먼저, 고령자 얼굴 특성 분석 및 판별은 고령자 얼굴의 노화발생 지점의 관측 및 분석에 의해 이루어진다.
고령자 얼굴의 노화발생 지점은 일 예로 도 1에서와 같이, 총 9개 부위 18개 지점에서 관측 가능하다.
그리고 고령자 얼굴 이미지의 전역적 특징(외모, 형태)과 지점별 특징(주름, 피부)을 이용하여 고령자 판별한다.
또한, 일반 고령자를 대상으로 얼굴 특징을 수집하고, 수집된 결과를 일반화시킨 모형을 구축하고, 구축된 모형과 비교를 통해 고령자 여부를 판별하여 정확성을 높인다.
이와 같은 얼굴 특성은 근접한 거리에서만 측정 가능하며, 얼굴에 부착하는 안경을 포함한 장신구에 의해 오판별이 발생될 수 있다.
따라서, 본 발명에서는 고령자 보행 특성을 기준으로 고령자를 재판별하는 구성을 더 포함하여 판별 정확도를 높인다.
보행 특성을 이용하여 고령자를 판별하는 구성은 다음과 같다.
고령자가 일반인 대비 보행속도가 감소하는 것은 알려진 사실이나, 부상 등으로 인해 보행속도를 낮게 유지하는 일반인이 있을 경우 오검지가 발생할 수 있다.
본 발명에서는 이를 보완하기 위해 일반인과 고령자를 구분(일반인 대비 평균 85% 미만)할 수 있는 보폭, 보간, 걸음 너비 및 걸음특성 즉, 잔걸음, 보행률(Cadence) 등을 판별을 위한 보행 변수로 활용한다.
구체적으로 보행 특성을 이용한 판별에 이용되는 보행 변수는, 표 1에서와 같이, 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)이 사용될 수 있는데, 이로 제한되지 않는다.
이외에도 보행 특성을 이용한 판별에 이용될 수 있는 보행 변수는 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, 이로 제한되지 않는다.
도 2a와 도 2b에서와 같이, 일반인(녹색(Normal))의 움직임과 고령자(붉은 점선(Left side) 및 파란 실선(Right side))의 움직임은 차이가 있다.
특히, 보행시 일반인의 어깨의 움직임은 일정한 진폭을 유지하며 반복되는 반면, 고령자는 일반인 대비 49% 수준의 움직임만 보인다.
골반의 움직임은 도 2b의 그래프와 같이 움직임 각도 변화는 나타나지 않은 반면, 표 1에서와 같이 몸의 움직임(Pelvic Frontal Move)은 중심 잡기가 어려워 짐에 따라 일반인 대비 111% 증가하는 것을 알 수 있다.
본 발명은 이와 같은 움직임을 이용하여 고령자와 일반인을 최종 판별한다.
이와 같은 본 발명에 따른 영상 장치를 이용한 고령자 판별 시스템 및 방법을 더 구체적으로 설명하면 다음과 같다.
도 3은 본 발명에 따른 영상 장치를 이용한 고령자 판별 시스템의 구성도이다.
그리고 도 4는 본 발명에 따른 얼굴 분석 모듈의 상세 구성도이고, 도 5는 본 발명에 따른 보행 분석 모듈의 상세 구성도이다.
본 발명에 따른 영상 장치를 이용한 고령자 판별 장치는 도 3에서와 같이, 얼굴 특성 및 보행 특성을 기준으로 고령자 판별을 하기 위하여 특정 위치에서 관측 대상자의 영상을 촬영하는 영상 수집 모듈(100)과, 영상 수집 모듈(100)에서 촬영된 영상을 실시간으로 분석하여 노화 기준 결과값 및 보행 특징값을 산출하여 고령자 판별을 하고 고령자 판별 정보를 서비스 제공 서버로 전송하는 고령자 분석 및 판별 모듈(200)과, 고령자 분석 및 판별 모듈(200)로부터 전송받은 고령자 판별 정보에 따라 고령자에게 맞춤형 서비스를 제공하는 서비스 제공 서버(300)를 포함한다.
여기서, 상기 서비스 제공 서버(300)에서 제공하는 맞춤형 서비스는, 교차로 신호 제어기에 제어 신호를 전송하여 고령자의 교차로 접근시 녹색시간 연장, 건물 에스컬레이터 제어기에 제어 신호를 전송하여 에스컬레이터 속도 감소, 버스정류장 제어기에 제어 신호를 전송하여 버스정류장 진입하는 운전자에게 고령자 접근중임을 알려 승차 대기 유도를 하는 서비스 항목을 포함할 수 있다.
본 발명에서 영상 수집 모듈(100)의 설치 위치에 따라 다른 고령자 맞춤형 서비스 항목을 포함할 수 있음은 당연하다.
예를 들어, 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 분석 등의 서비스 항목을 고령자에게 제공할 수 있고, 이로 제한되지 않는다.
그리고 고령자 분석 및 판별 모듈(200)은 관측 대상자의 얼굴 영상에서 고령자 판별을 위한 노화 기준 결과값을 산출하는 얼굴 분석 모듈(210)과, 영상에서 관측 대상자의 분석하여 보행 변수를 기준으로 보행 특징값을 산출하는 보행 분석 모듈(220)을 포함한다.
그리고 얼굴 분석 모듈(210)은 도 4에서와 같이, 영상 수집 모듈(100)에서 수집된 영상에서 관측 대상자의 얼굴 영상을 캡춰하는 영상 캡춰부(41)와, 캡춰된 얼굴 영상에서 노화 발생 지점을 관측하여 전역적 특징과 지점별 특징을 이용하여 고령자 판별을 위한 관측 결과를 획득하는 노화 발생 지점 관측부(42)와, 일반 고령자를 대상으로 얼굴 특징을 수집하고, 수집된 결과를 일반화시킨 모형을 구축하는 판별 모델 구축부(40)와, 노화 발생 지점 관측부(42)에서 획득된 얼굴 노화 정보를 판별 모델 구축부(40)에 구축된 판별 모델값과 비교하여 노화 기준 결과값을 산출하는 노화 기준 결과 출력부(44)를 포함한다.
그리고 보행 분석 모듈(220)은 도 5에서와 같이, 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)의 보행 변수를 기준으로 고령자 판별을 위한 분석을 하는 보행 변수 기준 분석부(51)와, 보행 변수 기준 분석부(51)의 분석 결과를 기준으로 보행 특징값을 산출하는 보행 특성 기준 결과 산출부(52)와, 노화 기준 결과값과 보행 특징값을 기준으로 고령자 판별을 하고 고령자 판별 정보를 출력하는 고령자 판별 결과 출력부(53)를 포함한다.
이와 같은 구성을 갖는 본 발명에 따른 영상 장치를 이용한 고령자 판별 장치의 제어 동작은 다음과 같이 이루어진다.
도 6은 본 발명에 따른 영상 장치를 이용한 고령자 판별 방법을 나타낸 플로우 차트이다.
먼저, 영상 수집 모듈(100)에서 수집된 영상에서 관측 대상자의 얼굴 영상을 캡춰한다.(S601)
이어, 캡춰된 얼굴 영상에서 노화 발생 지점을 관측하여 전역적 특징과 지점별 특징을 이용하여 고령자 판별을 위한 관측 결과를 획득한다.(S602)
여기서, 고령자 얼굴 이미지의 전역적 특징은 외모, 형태를 기준으로 하고, 지점별 특징은 주름, 피부 상태를 기준으로 할 수 있다.
그리고 획득된 얼굴 노화 정보를 구축된 판별 모델값과 비교하여 노화 기준 결과값을 산출한다.(S603)
이어, 특정 위치에서 촬영되는 영상에서 관측 대상자의 보폭, 보간, 걸음 너비 및 걸음 특성의 보행 변수를 기준으로 보행 특징값을 산출한다.(S604)
그리고 노화 기준 결과값 및 보행 특징값을 이용하여 최종적으로 고령자 판별을 하여 판단 결과를 서비스 제공 서버로 전송한다.(S605)
여기서, 보행 특성을 이용한 판별 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)이 사용될 수 있는데, 이로 제한되지 않는다.
이상에서 설명한 본 발명에 따른 영상 장치를 이용한 고령자 판별 시스템 및 방법은 인간의 노화에 의해 외부적으로 관찰 가능한 특성으로 피부의 노화 및 보행행태의 변화가 있는 것을 이용하여 연령대 판별을 가능하도록 하여 정밀한 측정장치 없이 촬영을 위한 카메라 시스템만으로 고령자를 판별할 수 있으며, 고령자 판별을 통해 고령자의 교차로 접근시 녹색시간 연장, 에스컬레이터 속도 감소 등 고령자에게 맞춤형 서비스 제공이 가능하도록 한 것이다.
이상에서의 설명에서와 같이 본 발명의 본질적인 특성에서 벗어나지 않는 범위에서 변형된 형태로 본 발명이 구현되어 있음을 이해할 수 있을 것이다.
그러므로 명시된 실시 예들은 한정적인 관점이 아니라 설명적인 관점에서 고려되어야 하고, 본 발명의 범위는 전술한 설명이 아니라 특허청구 범위에 나타나 있으며, 그와 동등한 범위 내에 있는 모든 차이점은 본 발명에 포함된 것으로 해석되어야 할 것이다.
100. 영상 수집 모듈 200. 고령자 분석 및 판별 모듈
300. 서비스 제공 서버
300. 서비스 제공 서버
Claims (10)
- 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. - 삭제
- 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. - 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. - 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. - 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. - 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. - 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. - 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. - 삭제
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