JP2019510532A - 皮膚検出に対する装置、システム及び方法 - Google Patents
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Abstract
Description
‐シーンの画像データを取得する入力インタフェースであって、前記画像データが、時系列の画像フレームを有する、当該入力インタフェースと、
‐前記画像データの関心領域からフォトプレチスモグラフィPPG信号を抽出する抽出ユニットと、
‐前記PPG信号をスペクトル信号に変換する変換ユニットと、
‐記述子を表すソートされたスペクトル信号を得るように前記スペクトル信号をソートするソートユニットと、
‐前記記述子に基づいて生物の皮膚領域として又は非皮膚領域として前記関心領域を分類する分類器と、
を有する皮膚検出に対する装置が、提示される。
‐シーンの画像データを取得する撮像ユニットと、
‐前記シーンの前記取得された画像データに基づいてここに開示される皮膚検出に対する装置と、
を有する皮膚検出に対するシステムが、提示される。
に対して、長さL=2n,{n|n∈Z,n?2}を持つPPG信号を用い、
フーリエ変換(例えばL=64);
は、FT演算を示す。
の実部及び虚部は、振幅又はパワースペクトルを使用するだけで除去されることができる、変化する位相情報を含む。好ましくは、前記パワースペクトルは、一般的に、パルスの周波数ピークをブーストし、前記ノイズを抑制するので、使用される。
は、半分の冗長性を持つミラーされたスペクトルであるので、前記パワースペクトルを得る前に半分にされ、すなわち
であり、ここでconj(.)は、結合(conjugation)を示し、
は、要素ごとの積を示す。SL/2において、前記位相情報は消え、前記パルスの周波数ピークは、図4Bに示されるように、ノイズのものと比べてブースとされる。
として正規化され、ここで、||.||Pは、Lpノルムを示す。これは、L1ノルム又はL2ノルムのいずれかであることができる。標準偏差の正規化は、絶対エネルギ情報のみが照射されるべきなので、好適ではないが、変化は、パルス及びノイズを区別するために前記スペクトル内に残るべきである。典型的な実施例において、L2ノルムは、合計エネルギに対してノイズを抑制することができるので、使用される。正規化された
は、スペクトル振幅から独立であるのに対し、エントリの相対エネルギ分布は、図4Cに示されるように、正規化されたスペクトルパルス信号42a'及び正規化されたスペクトルノイズ信号42b'に対して残される。
は、まだ分類に対して使用されることができない。しかしながら、異なる個人は、異なる心拍を持つので、これらのパルス周波数は、ほとんど先鋭化され、特定の(低い)帯域、すなわち、[40,240]拍/分(bpm)に集中されるのに対し、背景(非皮膚)信号は、通常、高周波帯域に広がる白色ノイズである。このために、前記
は、再び分割され、例えば(サブ信号とも称される)2つの半分に、好ましくは前記パルス関連特性がここで暗示的に利用される「帯域内」及び[帯域外」周波数を近似するように下部分及び上部分に等分される。
のように連結され、ここで、sort(.)は、例えば振幅/エネルギの降順にスペクトルエントリをソートすることを示す。
において、パルス及びノイズにおける周波数変化は、除去されるが、下帯域及び上帯域における本質的な差は、ソートされたスペクトルパルス信号43a及びソートされたスペクトルノイズ信号43bを示す図4Dに示されるように、保存される。したがって、このステップにおいて、ランク付け(ソート)手順は、本質的に実行され、周波数ビンに対して作用する。
は、入力PPG信号
を条件として得られ、ここで、パルス及びノイズは、自己統合(self-unified)されたが、相互に異なる解釈を持つ。パルス及びノイズの記述子が比較される場合、パルス記述子は、目立つフィーチャ(例えば、第1の場所におけるピーク)を持つのに対し、前記ノイズは、そうではない。より良好な分類性能を得るために、異なるクラスからの記述子は、大きなクラス間変化を必要とし、すなわちパルス及びノイズは、容易に区別可能である。これは、手順(ブースト、正規化、ソート)を反復することにより改善されることができる。ここで、比較的平坦なノイズスペクトルが、明白なピークに変換し、先鋭化されたパルススペクトルが、比較的平坦な結果に変換する。結合された2回の反復は、2つのクラスの間の逆位相パターンを提供し、これは、より容易な分離を生じる。
であり、ここで、
は、長さL/(2×i)を持つi番目の反復における変換された信号である。前記反復が終了した場合、完全な記述子は、更に、L2ノルムにより正規化されてもよい。実際に、提案された記述子は、マルチスケール反復が前記記述子の識別性を改善することができるという仮説上で構築される。このような仮説は、実験的に確認されている。
Claims (15)
- シーンの画像データを得る入力インタフェースであって、前記画像データが、時系列の画像フレームを有する、当該入力インタフェースと、
前記画像データの関心領域からフォトプレチスモグラフィPPG信号を抽出する抽出ユニットと、
前記PPG信号をスペクトル信号に変換する変換ユニットと、
前記スペクトル信号をソートして、記述子を表すソートされたスペクトル信号を得るソートユニットと、
前記記述子に基づいて前記関心領域を生物の皮膚領域として又は非皮膚領域として分類する分類器と、
を有する皮膚検出に対する装置。 - 前記変換ユニットが、前記PPG信号を、位相情報なしのスペクトル信号に、特にパワースペクトル又は絶対スペクトルに変換する、
請求項1に記載の装置。 - 前記ソートユニットが、前記スペクトル信号を、2以上のスペクトルサブ信号に分割し、前記サブ信号を別々にソートして、前記記述子を表すソートされたスペクトルサブ信号を得る、
請求項1に記載の装置。 - 前記ソートユニットが、前記スペクトル信号を、前記スペクトル信号の第1の周波数範囲をカバーする帯域内サブ信号及び前記スペクトル信号の残りの周波数範囲をカバーする帯域外サブ信号に分割し、前記帯域内サブ信号及び前記帯域外サブ信号を別々にソートして、前記記述子を表すソートされた帯域内サブ信号及びソートされた帯域外サブ信号を得る、
請求項1に記載の装置。 - 前記ソートユニットは、前記帯域内サブ信号が、前記スペクトル信号の周波数範囲の下部分又は前記スペクトル信号の最高周波数ピークの周りの周波数範囲の部分をカバーするように、前記スペクトル信号を分割する、
請求項4に記載の装置。 - 前記変換ユニットが、前記スペクトル信号を正規化する、
請求項1に記載の装置。 - 2以上の反復を実行するように前記変換ユニット及び前記ソートユニットを制御する制御ユニットであって、前記ソートユニットから出力された前記ソートされたスペクトル信号が、次の反復において前記変換ユニットに対する入力PPG信号として使用される、当該制御ユニット、
を更に有する、請求項1に記載の装置。 - 前記分類器が、各反復において前記ソートユニットから出力された前記ソートされたスペクトル信号を連結し、前記関心領域を生物の皮膚領域として又は非皮膚領域として分類するのに前記連結されたソートされたスペクトル信号を記述子として使用する、
請求項1に記載の装置。 - 前記抽出ユニットが、画像フレームごとに前記画像データの画素のグループの画像データ値を結合、特に平均し、前記結合された画像データ値から前記PPG信号を得る、
請求項1に記載の装置。 - 前記抽出ユニットが、波長又は波長範囲において画像フレームごとに前記画像データの画素のグループの画像データ値を結合、特に平均し、前記結合された画像データ値から前記PPG信号を得る、
請求項1に記載の装置。 - 前記抽出ユニットが、画素又は画素のグループごとに及び画像フレームごとに、少なくとも2つの異なる波長チャネルの画像データ値を重み付け平均として結合し、前記結合された画像データ値から前記PPG信号を得る、
請求項1に記載の装置。 - 前記抽出ユニットが、正規化された血液量パルスベクトルシグネチャベースの方法、クロミナンスベースの方法、ブラインド音源分離法、主成分分析又は独立成分分析を使用して前記重みを計算する、
請求項11に記載の装置。 - シーンの画像データを取得する撮像ユニットと、
前記シーンの前記取得された画像データに基づく請求項1に記載の皮膚検出に対する方法と、
を有する皮膚検出に対するシステム。 - シーンの画像データを得るステップであって、前記画像データが、時系列の画像フレームを有する、ステップと、
前記画像データの関心領域からフォトプレチスモグラフィPPG信号を抽出するステップと、
前記PPG信号をスペクトル信号に変換するステップと、
前記スペクトル信号をソートして、記述子を表すソートされたスペクトル信号を得るステップと、
前記記述子に基づいて前記関心領域を生物の皮膚領域として又は非皮膚領域として分類するステップと、
を有する皮膚検出に対する方法。 - コンピュータにより実行される場合に、前記コンピュータに、請求項14に記載の方法のステップを実行させるプログラムコード手段を有するコンピュータプログラム。
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