KR101331667B1 - Apparatus and method for classifying body mass index by using facial characteristic information - Google Patents

Apparatus and method for classifying body mass index by using facial characteristic information Download PDF

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Abstract

하나 이상의 제1 얼굴 정보에 대응하는 하나 이상의 BMI(Body Mass Index) 정보를 저장하고, 제2 얼굴 정보를 수신하여 상기 하나 이상의 BMI 정보 중 상기 제2 얼굴 정보에 대응하는 BMI 정보를 추출하는 얼굴 정보를 이용한 BMI 측정 장치를 제공한다. Face information that stores one or more body mass index (BMI) information corresponding to one or more first face information, receives second face information, and extracts BMI information corresponding to the second face information among the one or more BMI information. It provides a BMI measurement apparatus using.

Description

얼굴 정보를 이용한 ＢＭＩ 측정 장치 및 방법{APPARATUS AND METHOD FOR CLASSIFYING BODY MASS INDEX BY USING FACIAL CHARACTERISTIC INFORMATION}Device and method for measuring WMI using face information {APPARATUS AND METHOD FOR CLASSIFYING BODY MASS INDEX BY USING FACIAL CHARACTERISTIC INFORMATION}

본 발명의 실시예들은 얼굴 정보를 이용하여 사용자의 BMI 정보를 측정하는 장치 및 방법에 관한 것으로서, 더욱 상세하게는 얼굴 특징 정보를 이용하여 사용자의 BMI 정보를 추출 및 분석하여 치료 목적의 시스템 및 응급 의료 서비스에 실시간으로 활용하는 장치 및 방법에 관한 것이다.Embodiments of the present invention relate to an apparatus and method for measuring BMI information of a user using face information, and more particularly, to extract and analyze BMI information of a user using facial feature information to treat a system and an emergency for treatment purposes. The present invention relates to a device and a method for utilizing the medical service in real time.

오늘날에는 의학의 발전에 힘입어 사람의 수명이 점차적으로 늘어나고 있어, 건강에 대한 관심이 나날이 증가하고 있다.Today, with the development of medicine, people's lifespan is gradually increasing, and interest in health is increasing day by day.

이러한 시대적인 관심과 더불어, 실시간 데이터 수집에 의한 데이터 분석 방식 및 툴(tool)이 고도화되는 등 기술이 비약적으로 발전함에 따라서, 건강 상태를 모니터링하고 개인화된 건강관리 서비스를 제공받는 것이 가능하게 되었다.Along with this era of interest, as technologies such as data analysis method and tool by real-time data collection are advanced, it becomes possible to monitor health condition and provide personalized health care service.

또한, 소비자의 의식 변화에 따른 고객 요구의 다양화와 기대수준의 향상으로 건강 서비스 및 관련 시스템 이용의 편리성 및 맞춤화가 강화되고 있는 추세이며, 축적된 개인의 건강 데이터를 바탕으로 생활 습관병 예방이나 체중관리 등의 개인화(personalized) 건강관리 사업이 급속도로 성장하고 있다.In addition, convenience and customization of health services and related systems are being strengthened due to diversification of customers 'demands and improvement of expectations according to changes in consumers' consciousness. Based on accumulated personal health data, prevention of lifestyle- Personalized health care projects such as weight management are rapidly growing.

이는 과거 건강관리 서비스가 환자를 대상으로 병원이나 의료기관에서 이루어지는 질병 치료에만 국한되는 헬스케어(Healthcare) 중심으로 이루어졌다면, 최근 소비자들의 건강관리 니즈(needs)는 건강한 사람을 대상으로 하는 질병의 사전예방 및 건강유지로 선회되고 있음을 반증하는 결과이다.If the past health care services were centered on healthcare, which is limited to the treatment of illnesses in hospitals and medical institutions, patients' health care needs in recent years have been limited to the prevention of disease And health maintenance.

하지만, 현재에는 패스트 푸드 섭취 또는 환경적인 요인 등에 의하여 전세계적으로 남녀노소 구별 없이 비만 인구가 증가하는 추세이다.However, at present, there is a trend of increasing obesity population regardless of gender and age worldwide due to fast food intake or environmental factors.

이러한, 비만 및 과체중은 심혈관 질병 및 심혈관 질환 등의 질병에 대한 위험 인자이며, 비만 및 과체중을 판단할 수 있는 BMI(Body Mass Index) 정보는 키와 몸무게 등을 측정하여 알 수 있다.Such obesity and overweight are risk factors for diseases such as cardiovascular disease and cardiovascular disease, and body mass index (BMI) information for determining obesity and overweight may be measured by measuring height and weight.

하지만, 아직까지 텔레메디슨(Telemedicine) 등의 원격 의료(remote healthcare) 또는 유비쿼터스 헬스 케어(u-healthcare)에서는 BMI 정보를 측정하는 것이 불편한 실정이다.However, it is still inconvenient to measure BMI information in telemedicine or ubiquitous healthcare such as telemedicine.

본 발명의 일실시예는 얼굴 정보를 이용하여 BMI 정보를 측정하는 장치 및 방법을 제공하는 것을 목적으로 한다.One embodiment of the present invention is to provide an apparatus and method for measuring BMI information using face information.

본 발명의 일실시예는 실시간으로 BMI 정보를 예측하여 치료 목적의 시스템과 응급의료 서비스 시스템, u-Healthcare 시스템, 및 Telemedicine 시스템에 제공하는 것을 목적으로 한다.An embodiment of the present invention aims to provide BMI information in real time to a system for treatment purposes, an emergency medical service system, a u-Healthcare system, and a Telemedicine system.

본 발명의 일실시예는 BMI 정보를 얻기 위하여 필요한 원격 의료 장비를 축소시키는 것을 목적으로 한다.One embodiment of the present invention aims to reduce the telemedicine equipment required to obtain BMI information.

본 발명의 일실시예는 상황 인식(context-awareness) 기능을 지원하여 응급 의료 서비스에서 자동적으로 환자의 BMI 정보를 지원하는 것을 목적으로 한다.One embodiment of the present invention is to support a context-awareness function to automatically support the BMI information of the patient in the emergency medical service.

본 발명의 일실시예는 데이터베이스에 BMI 정보를 저장하여 사용자의 체중 관리 정보를 주기적으로 제공한다.One embodiment of the present invention periodically stores the weight management information of the user by storing the BMI information in the database.

본 발명의 일실시예에 따른 얼굴 특징 정보를 이용한 BMI 측정 장치는 하나 이상의 제1 얼굴 정보에 대응하는 하나 이상의 BMI(Body Mass Index) 정보를 저장하는 정보 저장부, 제2 얼굴 정보를 수신하는 정보 수신부 및 상기 하나 이상의 BMI 정보 중 상기 제2 얼굴 정보에 대응하는 BMI 정보를 추출하는 BMI 추출부를 포함한다.An apparatus for measuring BMI using facial feature information according to an embodiment of the present invention includes an information storage unit for storing one or more body mass index (BMI) information corresponding to one or more first face information, and information for receiving second face information. And a BMI extractor for extracting BMI information corresponding to the second face information from among the receiver and the one or more BMI information.

본 발명의 일측에 따르면, 상기 하나 이상의 제1 얼굴 정보는 피촬영자 얼굴의 제1 안면 정보 또는 제1 측면 정보를 포함하고, 상기 제2 얼굴 정보는 상기 피촬영자 얼굴의 제2 안면 정보 또는 제2 측면 정보를 포함할 수 있다.According to one aspect of the invention, the at least one first face information includes first face information or first side information of a subject's face, and the second face information is second face information or second of the subject's face. May contain side information.

본 발명의 일측에 따른 얼굴 정보를 이용한 BMI 측정 장치는 기설정된 사용자 단말기 또는 원격 서버로 상기 추출된 BMI 정보를 전송하는 정보 전송부를 더 포함할 수 있다.The apparatus for measuring BMI using face information according to an aspect of the present invention may further include an information transmitter for transmitting the extracted BMI information to a predetermined user terminal or a remote server.

본 발명의 일측에 따르면, 상기 정보 저장부는 상기 추출된 BMI 정보를 저장 할 수 있다.According to one side of the invention, the information storage unit may store the extracted BMI information.

본 발명의 일측에 따르면, 상기 정보 수신부는 원격 통신 장치 또는 기장착된 통신 장치를 통하여 상기 제2 얼굴 정보를 수신할 수 있다.According to one side of the present invention, the information receiving unit may receive the second face information through a telecommunication device or a mounted communication device.

본 발명의 일측에 따르면, 상기 BMI 추출부는 상기 하나 이상의 제1 얼굴 정보를 분석하여 하나 이상의 제1 얼굴 특징점을 추출하는 얼굴 특징 추출부, 하나 이상의 체중 분류 모델을 생성하기 위한 상기 하나 이상의 제1 얼굴 특징점을 선택하는 얼굴 특징 선택부 및 상기 선택된 하나 이상의 제1 얼굴 특징점을 기반으로 상기 하나 이상의 체중 분류 모델을 구분 또는 통합하여 생성하는 분류 모델 생성부를 포함할 수 있다.According to one aspect of the invention, the BMI extractor is a facial feature extractor for extracting at least one first facial feature point by analyzing the at least one first face information, the at least one first face for generating at least one weight classification model The apparatus may include a face feature selector that selects a feature point and a classification model generator that distinguishes or integrates the one or more weight classification models based on the selected one or more first facial feature points.

본 발명의 일측에 따르면, 상기 하나 이상의 체중 분류 모델은 저체중 모델, 정상 체중 모델, 과체중 모델 또는 비만 모델 중 어느 하나 이상을 포함할 수 있다. According to one aspect of the invention, the one or more weight classification model may include any one or more of a low weight model, a normal weight model, an overweight model or an obesity model.

본 발명의 일측에 따르면, 상기 얼굴 특징 추출부는 상기 제2 얼굴 정보를 분석하여 제2 얼굴 특징점을 추출할 수 있다.According to one aspect of the invention, the facial feature extractor may extract the second facial feature point by analyzing the second face information.

본 발명의 일측에 따르면, 상기 얼굴 특징 선택부는 상기 하나 이상의 제1 얼굴 특징점 중 상기 제2 얼굴 특징점에 대응하는 제1 얼굴 특징점을 선택할 수 있다.According to one aspect of the invention, the facial feature selection unit may select a first facial feature point corresponding to the second facial feature point of the one or more first facial feature points.

본 발명의 일측에 따르면, 상기 BMI 추출부는 상기 제2 얼굴 특징점에 대응하는 제1 얼굴 특징점이 포함된 체중 분류 모델을 판단하는 BMI 분류부를 더 포함할 수 있다.According to one aspect of the present invention, the BMI extractor may further include a BMI classification unit for determining a weight classification model including a first facial feature point corresponding to the second facial feature point.

본 발명의 일측에 따르면, 상기 하나 이상의 제1 얼굴 정보는 나이, 성별, 인종, 지역, 국가 또는 언어 중 어느 하나 이상의 정보에 따라 서로 다른 속성을 가질 수 있다.According to one aspect of the present invention, the one or more pieces of first face information may have different attributes according to any one or more pieces of information of age, gender, race, region, country or language.

본 발명의 다른 실시예에 따른 얼굴 정보를 이용한 BMI 측정 장치는 하나 이상의 제1 얼굴 정보를 분석하여 하나 이상의 제1 얼굴 특징점을 추출하는 얼굴 특징 추출부, 하나 이상의 체중 분류 모델을 생성하기 위한 상기 하나 이상의 제1 얼굴 특징점을 선택하는 얼굴 특징 선택부, 상기 선택된 하나 이상의 제1 얼굴 특징점을 기반으로 상기 하나 이상의 체중 분류 모델을 구분 또는 통합하여 생성하는 분류 모델 생성부 및 수신된 제2 얼굴 정보를 분석하여 상기 하나 이상의 체중 분류 모델을 판단하는 BMI 분류부를 포함한다.A BMI measurement apparatus using face information according to another embodiment of the present invention is a facial feature extractor for extracting one or more first facial feature points by analyzing one or more first face information, and the one for generating one or more weight classification models. Analyzing a facial feature selection unit for selecting at least one first facial feature point, a classification model generator for distinguishing or integrating the at least one weight classification model based on the selected at least one first facial feature point, and receiving the received second face information BMI classification unit for determining the one or more weight classification model.

본 발명의 다른 측면에 따르면, 상기 얼굴 특징 추출부는 상기 제2 얼굴 정보를 분석하여 제2 얼굴 특징점을 추출할 수 있다. According to another aspect of the present invention, the facial feature extractor may extract the second facial feature point by analyzing the second face information.

본 발명의 다른 측면에 따르면, 상기 얼굴 특징 선택부는 상기 하나 이상의 제1 얼굴 특징점 중 상기 제2 얼굴 특징점에 대응하는 것을 선택할 수 있다.According to another aspect of the present disclosure, the face feature selection unit may select one corresponding to the second face feature point among the one or more first face feature points.

본 발명의 다른 측면에 따르면, 상기 BMI 분류부는 상기 제2 얼굴 특징점에 대응하는 제1 얼굴 특징점이 포함된 체중 분류 모델을 판단할 수 있다.According to another aspect of the present invention, the BMI classification unit may determine a weight classification model including a first facial feature point corresponding to the second facial feature point.

본 발명의 다른 측면에 따르면, 상기 분류 모델 생성부는 상기 하나 이상의 제1 얼굴 정보에 포함된 나이, 성별, 인종, 지역, 국가 또는 언어 중 어느 하나 이상의 속성 정보를 고려하여 상기 하나 이상의 체중 분류 모델을 생성할 수 있다.According to another aspect of the present invention, the classification model generator may generate the at least one weight classification model in consideration of attribute information of at least one of age, gender, race, region, country or language included in the at least one first face information. Can be generated.

본 발명의 또 다른 실시예에 따른 얼굴 정보를 이용한 BMI 측정 장치는 기저장된 하나 이상의 제1 얼굴 정보를 분석하여 하나 이상의 제1 얼굴 특징점을 추출하는 제1 얼굴 특징 추출부, 하나 이상의 제2 얼굴 정보를 수신하는 정보 수신부, 상기 하나 이상의 제2 얼굴 정보를 분석하여 하나 이상의 제2 얼굴 특징점을 추출하는 제2 얼굴 특징 추출부, 상기 하나 이상의 제1 얼굴 특징점 및 상기 하나 이상의 제2 얼굴 특징점을 기반으로 하나 이상의 체중 분류 모델을 업데이트하는 분류 모델 생성부 및 상기 정보 수신부로부터 수신되는 제3 얼굴 정보를 분석하여 상기 하나 이상의 체중 분류 모델을 판단하는 BMI 분류부를 포함한다.A BMI measurement apparatus using face information according to another embodiment of the present invention may include a first face feature extractor and one or more second face information extracting one or more first facial feature points by analyzing one or more previously stored first face information. An information receiver configured to receive a second face feature extractor to extract one or more second facial feature points by analyzing the one or more second face information, based on the one or more first facial feature points and the one or more second facial feature points A classification model generator for updating at least one weight classification model and a BMI classification unit for analyzing the third face information received from the information receiver to determine the at least one weight classification model.

본 발명의 일실시예에 따른 얼굴 정보를 이용한 BMI 측정 방법은 하나 이상의 제1 얼굴 정보에 대응하는 하나 이상의 BMI (BMI: Body Mass Index) 정보를 저장하는 단계, 제2 얼굴 정보를 수신하는 단계 및 상기 하나 이상의 BMI 정보 중 상기 제2 얼굴 정보에 대응하는 BMI 정보를 추출하는 단계를 포함한다.A method of measuring BMI using face information according to an embodiment of the present invention may include storing one or more body mass index (BMI) information corresponding to one or more first face information, receiving second face information, and Extracting BMI information corresponding to the second face information from the one or more BMI information.

본 발명의 일측에 따른 얼굴 정보를 이용한 BMI 측정 방법은 기설정된 사용자 단말기 또는 원격 서버로 상기 추출된 BMI 정보를 전송하는 단계를 더 포함할 수 있다.The BMI measuring method using face information according to an aspect of the present invention may further include transmitting the extracted BMI information to a predetermined user terminal or a remote server.

본 발명의 일측에 따른 얼굴 정보를 이용한 BMI 측정 방법은 상기 추출된 BMI 정보를 저장하는 단계를 더 포함할 수 있다.The BMI measuring method using face information according to an embodiment of the present invention may further include storing the extracted BMI information.

본 발명의 다른 실시예에 따른 얼굴 정보를 이용한 BMI 측정 방법은 하나 이상의 제1 얼굴 정보를 분석하여 하나 이상의 제1 얼굴 특징점을 추출하는 단계, 하나 이상의 체중 분류 모델을 생성하기 위한 상기 하나 이상의 제1 얼굴 특징점을 선택하는 단계, 상기 선택된 하나 이상의 제1 얼굴 특징점을 기반으로 상기 하나 이상의 체중 분류 모델을 구분 또는 통합하여 생성하는 단계 및 수신된 제2 얼굴 정보를 분석하여 상기 하나 이상의 체중 분류 모델을 판단하는 단계를 포함한다.According to another embodiment of the present invention, a method of measuring BMI using face information may include extracting one or more first facial feature points by analyzing one or more first face information, and generating one or more weight classification models. Selecting a facial feature point, generating or classifying the one or more weight classification models based on the selected one or more first facial feature points, and analyzing the received second face information to determine the one or more weight classification models It includes a step.

본 발명의 다른 측면에 따른 얼굴 정보를 이용한 BMI 측정 방법은 상기 제2 얼굴 정보를 분석하여 제2 얼굴 특징점을 추출하는 단계 및 상기 하나 이상의 제1 얼굴 특징점 중 상기 제2 얼굴 특징점에 대응하는 특징점을 선택하는 단계를 더 포함할 수 있다.According to another aspect of the present invention, there is provided a BMI measuring method using face information, by extracting a second facial feature point by analyzing the second face information, and selecting a feature point corresponding to the second face feature point among the one or more first facial feature points. The method may further include selecting.

본 발명의 다른 측면에 따른 얼굴 정보를 이용한 BMI 측정 방법은 상기 제2 얼굴 특징점에 대응하는 제1 얼굴 특징점이 포함된 체중 분류 모델을 판단하는 단계를 더 포함할 수 있다.The BMI measuring method using face information according to another aspect of the present invention may further include determining a weight classification model including a first facial feature point corresponding to the second facial feature point.

본 발명의 다른 측면에 따르면, 상기 체중 분류 모델을 구분하여 생성하는 단계는 상기 하나 이상의 제1 얼굴 정보에 포함된 나이, 성별, 인종, 지역, 국가 또는 언어 중 어느 하나 이상의 속성 정보를 고려하여 상기 하나 이상의 체중 분류 모델을 생성할 수 있다. According to another aspect of the present invention, the step of generating the weight classification model by separately considering the attribute information of any one or more of the age, gender, race, region, country or language included in the one or more first face information. One or more weight classification models may be generated.

본 발명의 또 다른 실시예에 따른 얼굴 정보를 이용한 BMI 측정 방법은 기저장된 하나 이상의 제1 얼굴 정보를 분석하여 하나 이상의 제1 얼굴 특징점을 추출하는 단계, 하나 이상의 제2 얼굴 정보를 수신하는 단계, 상기 하나 이상의 제2 얼굴 정보를 분석하여 하나 이상의 제2 얼굴 특징점을 추출하는 단계, 상기 하나 이상의 제1 얼굴 특징점 및 상기 하나 이상의 제2 얼굴 특징점을 기반으로 하나 이상의 체중 분류 모델을 업데이트하는 단계, 제3 얼굴 정보를 수신하는 단계 및 상기 제3 얼굴 정보를 분석하여 상기 하나 이상의 체중 분류 모델을 단계를 포함한다.A method of measuring BMI using face information according to another embodiment of the present invention may include extracting one or more first facial feature points by analyzing one or more previously stored first face information, receiving one or more second face information, Analyzing one or more second facial information to extract one or more second facial feature points, updating one or more weight classification models based on the one or more first facial feature points and the one or more second facial feature points, and Receiving the face information and analyzing the third face information to form the at least one weight classification model.

본 발명의 일실시예에 따르면, 얼굴 정보를 이용하여 BMI 정보를 측정하는 장치 및 방법을 제공할 수 있다.According to an embodiment of the present invention, an apparatus and method for measuring BMI information using face information may be provided.

본 발명의 일실시예에 따르면, 실시간으로 BMI 정보를 예측하여 치료 목적의 시스템과 응급의료 서비스 시스템에 제공할 수 있다.According to an embodiment of the present invention, BMI information may be predicted in real time and provided to a system for treatment purposes and an emergency medical service system.

본 발명의 일실시예에 따르면, BMI 정보를 얻기 위하여 필요한 원격 의료 장비를 축소시킬 수 있다.According to an embodiment of the present invention, it is possible to reduce the telemedicine equipment necessary to obtain the BMI information.

본 발명의 일실시예에 따르면, 상황 인식(context-awareness) 기능을 지원하여 응급 의료 서비스에서 자동적으로 환자의 BMI 정보를 지원할 수 있다.According to an embodiment of the present invention, a context-awareness function may be supported to support BMI information of a patient automatically in an emergency medical service.

본 발명의 일실시예에 따르면, 데이터베이스에 BMI 정보를 저장하여 사용자의 체중 관리 정보를 주기적으로 제공할 수 있다.According to an embodiment of the present invention, the BMI information may be stored in a database to periodically provide weight management information of the user.

도 1은 본 발명의 일실시예에 따른 얼굴 정보를 이용한 BMI 측정 장치의 구성을 도시한 블록도이다.
도 2는 본 발명의 일실시예에 따른 얼굴 정보를 이용한 BMI 측정 방법을 도시한 흐름도이다.
도 3은 본 발명의 일실시예에 따른 BMI 추출부의 세부 구성을 도시한 블록도이고, 도 4는 본 발명의 일실시예에 따른 BMI 측정 방법에 대한 세부 흐름도이다.
도 5는 본 발명의 일실시예에 따른 체중 분류 모델 업데이트 방법을 도시한 흐름도이다.
도 6은 본 발명의 일측에 따른 나이 및 성별에 대비한 AUC 를 나타낸 도면이다.1 is a block diagram showing the configuration of a BMI measurement apparatus using face information according to an embodiment of the present invention.
2 is a flowchart illustrating a BMI measurement method using face information according to an embodiment of the present invention.
3 is a block diagram illustrating a detailed configuration of a BMI extractor according to an embodiment of the present invention, and FIG. 4 is a detailed flowchart of a BMI measuring method according to an embodiment of the present invention.
5 is a flowchart illustrating a weight classification model update method according to an embodiment of the present invention.
Figure 6 is a view showing the AUC versus age and gender according to one side of the present invention.

이하 첨부 도면들 및 첨부 도면들에 기재된 내용들을 참조하여 본 발명의 실시예를 상세하게 설명하지만, 본 발명이 실시예에 의해 제한되거나 한정되는 것은 아니다.Hereinafter, embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the accompanying drawings and accompanying drawings, but the present invention is not limited to or limited by the embodiments.

한편, 본 발명을 설명함에 있어서, 관련된 공지 기능 또는 구성에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있다고 판단되는 경우에는, 그 상세한 설명을 생략할 것이다. 그리고, 본 명세서에서 사용되는 용어(terminology)들은 본 발명의 실시예를 적절히 표현하기 위해 사용된 용어들로서, 이는 사용자, 운용자의 의도 또는 본 발명이 속하는 분야의 관례 등에 따라 달라질 수 있다. 따라서, 본 용어들에 대한 정의는 본 명세서 전반에 걸친 내용을 토대로 내려져야 할 것이다.In the following description of the present invention, a detailed description of known functions and configurations incorporated herein will be omitted when it may make the subject matter of the present invention rather unclear. The terminology used herein is a term used for appropriately expressing an embodiment of the present invention, which may vary depending on the user, the intent of the operator, or the practice of the field to which the present invention belongs. Therefore, the definitions of the terms should be made based on the contents throughout the specification.

도 1은 본 발명의 일실시예에 따른 얼굴 정보를 이용한 BMI 측정 장치의 구성을 도시한 블록도이다.1 is a block diagram showing the configuration of a BMI measurement apparatus using face information according to an embodiment of the present invention.

본 발명의 일실시예에 따른 얼굴 정보를 이용한 BMI 측정 장치(100)는 하나 이상의 제1 얼굴 정보에 대응하는 하나 이상의 BMI(Body Mass Index) 정보를 저장하는 정보 저장부(110), 제2 얼굴 정보를 수신하는 정보 수신부(120) 및 상기 하나 이상의 BMI 정보 중 상기 제2 얼굴 정보에 대응하는 BMI 정보를 추출하는 BMI 추출부(130)로 구성된다.The BMI measurement apparatus 100 using the face information according to an embodiment of the present invention includes an information storage unit 110 and a second face for storing one or more body mass index (BMI) information corresponding to one or more first face information. And an information receiver 120 for receiving information and a BMI extractor 130 for extracting BMI information corresponding to the second face information from the one or more BMI information.

본 발명의 일측에 따르면, 상기 하나 이상의 제1 얼굴 정보는 피촬영자 얼굴의 제1 안면 정보 또는 제1 측면 정보를 포함하고, 상기 제2 얼굴 정보는 상기 피촬영자 얼굴의 제2 안면 정보 또는 제2 측면 정보를 포함할 수 있다.According to one aspect of the invention, the at least one first face information includes first face information or first side information of a subject's face, and the second face information is second face information or second of the subject's face. May contain side information.

또한, 본 발명의 일실시예에 따른 얼굴 정보를 이용한 BMI 측정 장치(100)는 기설정된 사용자 단말기 또는 원격 서버로 상기 추출된 BMI 정보를 전송하는 정보 전송부(140)를 추가로 구성할 수 있다.In addition, the BMI measurement apparatus 100 using the face information according to an embodiment of the present invention may further configure an information transmitter 140 for transmitting the extracted BMI information to a predetermined user terminal or a remote server. .

아래에서는, 도 2를 참조하여 본 발명의 일실시예에 따른 얼굴 정보를 이용한 BMI 측정 방법을 설명하도록 한다.In the following, a method of measuring BMI using face information according to an embodiment of the present invention will be described with reference to FIG. 2.

도 2는 본 발명의 일실시예에 따른 얼굴 정보를 이용한 BMI 측정 방법을 도시한 흐름도이다.2 is a flowchart illustrating a BMI measurement method using face information according to an embodiment of the present invention.

도 2를 참조하면, 본 발명의 일실시예에 따른 BMI 측정 장치(100)는 정보 저장부(110)에 하나 이상의 제1 얼굴 정보에 대응하는 하나 이상의 BMI(Body Mass Index) 정보를 저장한다(210).Referring to FIG. 2, the BMI measurement apparatus 100 according to an embodiment of the present invention stores one or more body mass index (BMI) information corresponding to one or more pieces of first face information in the information storage unit 110 ( 210).

본 발명의 일실시예에 따른 BMI 측정 장치(100)는 정보 수신부(120)를 통하여 제2 얼굴 정보를 수신한다(220).The BMI measurement apparatus 100 according to an embodiment of the present invention receives the second face information through the information receiver 120 (220).

예를 들어, 본 발명의 일측에 따른 BMI 측정 장치(100)는 원격 서버에 설치된 원격 통신 장치 또는 기장착된 통신 장치 등의 다양한 정보 수신부(120)를 통하여 상기 제2 얼굴 정보를 수신할 수 있다.For example, the BMI measurement apparatus 100 according to an embodiment of the present invention may receive the second face information through various information receivers 120 such as a telecommunication device or a mounted communication device installed in a remote server. .

본 발명의 일실시예에 따른 BMI 측정 장치(100)는 BMI 추출부(130)를 이용하여 상기 하나 이상의 BMI 정보 중 상기 제2 얼굴 정보에 대응하는 BMI 정보를 추출한다(230).The BMI measurement apparatus 100 according to an embodiment of the present invention extracts BMI information corresponding to the second face information from the one or more BMI information by using the BMI extractor 130 (230).

본 발명의 일실시예에 따른 BMI 측정 장치(100)는 실시간으로 상기 추출된 BMI 정보를 예측하여 치료 목적의 시스템과 응급의료 서비스 시스템에 제공할 수 있다.The BMI measurement apparatus 100 according to an embodiment of the present invention may predict the extracted BMI information in real time and provide the system to a medical treatment system and an emergency medical service system.

본 발명의 일실시예에 따른 BMI 측정 장치(100)는 BMI 정보를 얻기 위하여 필요한 원격 의료 장비를 축소시킬 수 있다.The BMI measurement apparatus 100 according to an embodiment of the present invention may reduce the telemedicine equipment necessary to obtain BMI information.

본 발명의 일실시예는 데이터베이스에 BMI 정보 저장하여 사용자의 체중 관리 정보를 주기적으로 제공한다.One embodiment of the present invention periodically stores the weight management information of the user by storing the BMI information in the database.

본 발명의 일실시예에 따른 BMI 측정 장치(100)는 상황 인식(context-awareness) 기능을 지원하여 응급 의료 서비스에서 자동적으로 환자의 BMI 정보를 지원할 수 있다.The BMI measurement apparatus 100 according to an embodiment of the present invention may support a context-awareness function to automatically support BMI information of a patient in an emergency medical service.

본 발명의 일측에 따른 BMI 측정 장치(100)는 정보 저장부(110)에 상기 추출된 BMI 정보를 저장한다(240).The BMI measuring apparatus 100 according to an embodiment of the present invention stores the extracted BMI information in the information storage unit 110 (240).

본 발명의 일측에 따르면, 데이터베이스 및 파일에 BMI 정보 저장하여 사용자의 체중 관리 정보를 주기적으로 제공할 수 있다According to one aspect of the present invention, the BMI information may be stored in a database and a file to periodically provide weight management information of the user.

아래에서는, 본 발명의 일실시예에 따른 BMI 측정 장치(100)에 구성된 BMI 추출부(130)를 이용하여 BMI 정보를 측정하는 방법을 구체적으로 설명하도록 한다. Hereinafter, a method of measuring BMI information using the BMI extractor 130 configured in the BMI measuring apparatus 100 according to an embodiment of the present invention will be described in detail.

도 3은 본 발명의 일실시예에 따른 BMI 추출부의 세부 구성을 도시한 블록도이고, 도 4는 본 발명의 일실시예에 따른 BMI 측정 방법에 대한 세부 흐름도이다.3 is a block diagram illustrating a detailed configuration of a BMI extractor according to an embodiment of the present invention, and FIG. 4 is a detailed flowchart of a BMI measuring method according to an embodiment of the present invention.

본 발명의 일실시예에 따른 BMI 추출부(300)는 얼굴 특징 추출부(310), 얼굴 특징 선택부(320), 분류 모델 생성부(330) 및 BMI 분류부(340)로 구성된다.The BMI extractor 300 according to an embodiment of the present invention includes a face feature extractor 310, a face feature selector 320, a classification model generator 330, and a BMI classifier 340.

본 발명의 일실시예에 따른 BMI 추출부(300)는 얼굴 특징 추출부(310)를 이용하여 하나 이상의 제1 얼굴 정보를 분석하여 하나 이상의 제1 얼굴 특징점을 추출한다(410).The BMI extractor 300 according to an embodiment of the present invention extracts one or more first facial feature points by analyzing one or more first face information using the facial feature extractor 310 (410).

이때, 상기 하나 이상의 제1 얼굴 정보는 나이, 성별, 인종, 지역, 국가 또는 언어 중 어느 하나 이상의 정보에 따라 서로 다른 속성을 가질 수 있다.In this case, the one or more pieces of first face information may have different attributes according to any one or more pieces of information of age, gender, race, region, country or language.

본 발명의 일실시예에 따른 BMI 추출부(300)는 얼굴 특징 선택부(320)를 이용하여 하나 이상의 체중 분류 모델을 생성하기 위한 상기 하나 이상의 제1 얼굴 특징점을 선택한다(420).The BMI extractor 300 according to an embodiment of the present invention selects the one or more first facial feature points for generating one or more weight classification models using the facial feature selector 320 (420).

본 발명의 일실시예에 따른 BMI 추출부(300)는 분류 모델 생성부(330)를 이용하여 상기 선택된 하나 이상의 제1 얼굴 특징점을 기반으로 상기 하나 이상의 체중 분류 모델을 구분 또는 통합하여 생성한다(430).The BMI extractor 300 according to an embodiment of the present invention generates and classifies or integrates the one or more weight classification models based on the selected one or more first facial feature points using the classification model generator 330 ( 430).

이때, 본 발명의 일측에 따른 분류 모델 생성부(330)는 상기 하나 이상의 제1 얼굴 정보에 포함된 나이, 성별, 인종, 지역, 국가 또는 언어 중 어느 하나 이상의 속성 정보를 고려하여 상기 하나 이상의 체중 분류 모델을 생성할 수 있다.In this case, the classification model generator 330 according to an aspect of the present invention may take into account the at least one weight in consideration of at least one attribute information of age, gender, race, region, country or language included in the at least one first face information. You can create a classification model.

본 발명의 일측에 따르면, 상기 하나 이상의 체중 분류 모델은 저체중 모델, 정상 체중 모델, 과체중 모델 또는 비만 모델 등의 다양한 모델이 적용될 수 있다.According to one aspect of the present invention, the one or more weight classification models may be applied to various models such as a low weight model, a normal weight model, an overweight model or an obesity model.

본 발명의 일실시예에 따른 BMI 추출부(300)는 BMI 분류부(340)를 이용하여 수신된 제2 얼굴 정보를 분석하여 상기 하나 이상의 체중 분류 모델을 판단한다.The BMI extractor 300 according to an embodiment of the present invention determines the at least one weight classification model by analyzing the second face information received using the BMI classifier 340.

아래에서는 본 발명의 일측에 따라 얼굴 정보를 이용하여 BMI 정보를 추출하는 방법을 구체적으로 설명하도록 한다.Hereinafter, a method of extracting BMI information using face information according to an aspect of the present invention will be described in detail.

본 발명의 일측에 따른 얼굴 특징 추출부(310)는 상기 제2 얼굴 정보를 분석하여 제2 얼굴 특징점을 추출한다(440).The facial feature extractor 310 according to an embodiment of the present invention extracts a second facial feature point by analyzing the second face information (440).

본 발명의 일측에 따른 얼굴 특징 선택부(320)는 상기 하나 이상의 제1 얼굴 특징점 중 상기 제2 얼굴 특징점에 대응하는 것을 선택한다(450).The facial feature selection unit 320 according to an embodiment of the present invention selects one of the one or more first facial feature points corresponding to the second facial feature point (450).

본 발명의 일측에 따른 BMI 분류부(340)는 상기 제2 얼굴 특징점에 대응하는 제1 얼굴 특징점이 포함된 체중 분류 모델을 판단한다(460).The BMI classification unit 340 according to an embodiment of the present invention determines a weight classification model including a first facial feature point corresponding to the second facial feature point (460).

본 발명의 일측에 따른 체중 분류 모델은 다양한 통계학적 데이터를 기반으로 구분 될 수 있는 바, 아래에서 구체적으로 설명하도록 한다.Weight classification model according to one aspect of the present invention can be classified based on various statistical data, will be described in detail below.

본 발명의 일측에 따르면, 얼굴 정보를 이용하여 정상 또는 비만 정도를 판별하는 BMI 정보를 측정할 수 있다.According to one aspect of the present invention, face information may be used to measure BMI information for determining normal or obesity.

본 발명의 일측에 따른 BMI 측정 장치(100)는 사용자가 나이, 성별, 인종, 지역, 국가 또는 언어 등의 다양한 속성 정보를 고려하여 생성된 체중 분류 모델 중 어느 모델에 포함되는지 여부를 판단할 수 있다. The BMI measuring apparatus 100 according to an embodiment of the present invention may determine whether a user is included in a weight classification model generated in consideration of various attribute information such as age, gender, race, region, country or language. have.

예를 들어, 본 발명의 일측에 따른 BMI 측정 장치(100)는 얼굴 정보에 포함된 속성 정보를 ROC(Receiver Operating Characteristic Curve) 곡선을 포함하는 AUC(The Area Under ROC Curve) 등의 분석 데이터를 이용하여 다양한 체중 분류 모델을 구분할 수 있다.For example, the BMI measurement apparatus 100 according to an embodiment of the present invention uses analysis data such as AUC (The Area Under ROC Curve) including a receiver operating characteristic curve (ROC) curve to attribute information included in face information. To differentiate between different weight classification models.

본 발명의 일측에 따른 BMI 측정 장치(100)는 얼굴 정보에 포함된 속성 정보의 다양성을 높이기 위해서 최대한 많은 인원의 통계 데이터를 적용하여 상기 체중 분류 모델을 구분하는 것이 바람직하다.The BMI measurement apparatus 100 according to an embodiment of the present invention preferably classifies the weight classification model by applying statistical data of as many people as possible in order to increase the variety of attribute information included in face information.

예를 들어, 얼굴 정보는 서로 다른 민족, 서로 다른 국가 경제 상황, 지역에 따른 거주 환경 등의 요인 등으로 인해 다양하게 통계학적 데이터를 포함할 수 있어, 본 발명의 일측에 따른 BMI 측정 장치(100)는 이러한 통계학적 데이터를 기반으로 체중 분류 모델의 다양성을 수용한다.For example, the face information may include statistical data in various ways due to factors such as different ethnicities, different national economic conditions, residential environments according to regions, and the like. ) Accommodates the diversity of weight classification models based on these statistical data.

예를 들어, 나이 및 성별을 기준으로 하는 경우 체중 분류 모델은 여성 20~30세 그룹, 여성 40~50세 그룹, 여성 60세 이상 그룹, 남성 20~30세 그룹, 남성 40~50세 그룹 및 남성 60세 이상 그룹으로 구분할 수 있다. For example, on the basis of age and gender, the weight classification models are for women 20-30 years old, women 40-50 years old, women 60 years old or older, men 20-30 years old, men 40-50 years old, and Men can be divided into 60 and older groups.

본 발명의 일측에 따른 BMI 측정 장치(100)는 통계학적 데이터의 평균 값 및 표준 편차를 고려하여 상기 체중 분류 모델에 대응하는 BMI 정보를 구분할 수도 있다.The BMI measuring apparatus 100 according to an embodiment of the present invention may distinguish BMI information corresponding to the weight classification model in consideration of the average value and the standard deviation of statistical data.

예를 들어, 본 발명의 일측에 따른 BMI 측정 장치(100)는 여성과 남성의 평균 연령을 41.79세 및 40.51세로 각각 설정하고, 20-30년 세 이상 여성의 표준 편차는 28.22±6.326가 될 수 있고, 평균 BMI 정보와 표준 편차는 21.76 ±2.489로 설정될 수 있다.For example, the BMI measuring apparatus 100 according to one aspect of the present invention sets the average age of women and men to 41.79 years and 40.51 years, respectively, and the standard deviation of women over 20-30 years old may be 28.22 ± 6.326. The average BMI information and standard deviation can be set to 21.76 ± 2.489.

본 발명의 일측에 따른 BMI 측정 장치(100)는 체중 분류 모델을 선택하기 위하여 통계학적 데이터를 분석하여 AUC에서 영역을 최대화 할 수 있다. The BMI measuring apparatus 100 according to an embodiment of the present invention may maximize statistical area in the AUC by analyzing statistical data in order to select a weight classification model.

본 발명의 일측에 따른 BMI 측정 장치(100)는 다양한 얼굴 정보의 얼굴 특징점을 구분하여 하나 이상의 체중 분류 모델에 적용할 수 있다.The BMI measuring apparatus 100 according to an embodiment of the present invention may apply facial feature points of various facial information to one or more weight classification models.

본 발명의 일측에 따른 BMI 측정 장치(100)는 기저장된 얼굴 정보를 분석하여 생성한 체중 분류 모델을 구분하고, 새롭게 수신되는 얼굴 정보를 분석하여 상기 체중 분류 모델을 업데이트하여 다시 구분할 수 있다.The BMI measuring apparatus 100 according to an embodiment of the present invention may classify a weight classification model generated by analyzing previously stored face information, and update the weight classification model again by analyzing newly received face information.

도 5는 본 발명의 일실시예에 따른 체중 분류 모델 업데이트 방법을 도시한 흐름도이다.5 is a flowchart illustrating a weight classification model update method according to an embodiment of the present invention.

본 발명의 일측에 따른 얼굴 특징 추출부(310)는 하나 이상의 제1 얼굴 정보를 분석하는 제1 얼굴 특징 추출부(미도시) 및 하나 이상의 제2 얼굴 정보를 분석하는 제2 얼굴 특징 추출부로 구분될 수 있다.The facial feature extractor 310 according to an embodiment of the present invention is divided into a first facial feature extractor (not shown) for analyzing one or more first face information and a second facial feature extractor for analyzing one or more second face information. Can be.

도 5를 참조하면, 본 발명의 일측에 따른 BMI 측정 장치(100)는 제1 얼굴 특징 추출부를 이용하여 기저장된 하나 이상의 제1 얼굴 정보를 분석하여 하나 이상의 제1 얼굴 특징점을 추출한다(510).Referring to FIG. 5, the BMI measurement apparatus 100 according to an embodiment of the present invention extracts one or more first facial feature points by analyzing one or more first facial information previously stored using the first facial feature extractor (510). .

본 발명의 일측에 따른 BMI 측정 장치(100)는 정보 수신부(120)를 통하여 하나 이상의 제2 얼굴 정보를 수신하고, 제2 얼굴 특징 추출부를 이용하여 수신된 상기 하나 이상의 제2 얼굴 정보를 분석하여 하나 이상의 제2 얼굴 특징점을 추출한다(520).The BMI measurement apparatus 100 according to an embodiment of the present invention receives one or more second face information through the information receiver 120, and analyzes the received one or more second face information by using the second face feature extractor. One or more second facial feature points are extracted (520).

본 발명의 일측에 따른 BMI 측정 장치(100)는 분류 모델 생성부(330)를 이용하여 상기 하나 이상의 제1 얼굴 특징점 및 상기 하나 이상의 제2 얼굴 특징점을 기반으로 하나 이상의 체중 분류 모델을 업데이트한다(530).The BMI measurement apparatus 100 according to an embodiment of the present invention updates the one or more weight classification models based on the one or more first facial feature points and the one or more second facial feature points using the classification model generator 330 ( 530).

본 발명의 일측에 따른 BMI 측정 장치(100)는 BMI 분류부(340)를 이용하여 정보 수신부(120)로부터 수신되는 제3 얼굴 정보를 분석하여 상기 하나 이상의 체중 분류 모델을 예측하고, 상기 예측된 체중 분류 모델을 기반으로 BMI 정보를 분류할 수 있다(540).The BMI measurement apparatus 100 according to an embodiment of the present invention analyzes the third face information received from the information receiver 120 using the BMI classifier 340, predicts the one or more weight classification models, and predicts the weight classification model. The BMI information may be classified based on the weight classification model (540).

도 6은 본 발명의 일측에 따른 나이 및 성별에 대비한 AUC 를 나타낸 도면이다.Figure 6 is a view showing the AUC versus age and gender according to one side of the present invention.

도 6을 참조하면, 본 발명의 일측에 따른 BMI 측정 장치(100)는 각 체중 분류 모델에 대한 AUC 를 제공할 수 있다. Referring to FIG. 6, the BMI measuring apparatus 100 according to an embodiment of the present invention may provide an AUC for each weight classification model.

본 발명의 일측에 따른 BMI 측정 장치(100)는 얼굴 정보에 의하여 구분된 다양한 체중 분류 모델을 생성할 수 있으며, 수신된 얼굴 정보가 하기 체중 분류 모델에 포함된 특징점 중 어느 결과와 매칭되는지 여부에 따라 BMI 정보를 알 수 있다.The BMI measuring apparatus 100 according to an embodiment of the present invention may generate various weight classification models classified by face information, and whether the received face information matches any result among the feature points included in the weight classification model. Therefore, the BMI information can be known.

본 발명의 일측에 따른 BMI 측정 장치(100)는 구분된 체중 분류 모델을 정상 및 과체중 클래스 사이의 비교에 대한 통계 분석으로, unpaired T - 테스트를 사용하여 수행할 수 있다. 본 발명에 따른 실시예들은 다양한 컴퓨터 수단을 통하여 수행될 수 있는 프로그램 명령 형태로 구현되어 컴퓨터 판독 가능 매체에 기록될 수 있다. 상기 컴퓨터 판독 가능 매체는 프로그램 명령, 데이터 파일, 데이터 구조 등을 단독으로 또는 조합하여 포함할 수 있다. 상기 매체에 기록되는 프로그램 명령은 본 발명을 위하여 특별히 설계되고 구성된 것들이거나 컴퓨터 소프트웨어 당업자에게 공지되어 사용 가능한 것일 수도 있다. 컴퓨터 판독 가능 기록 매체의 예에는 하드디스크, 플로피 디스크 및 자기 테이프와 같은 자기 매체(magnetic media), CD-ROM, DVD와 같은 광기록 매체(optical media), 플롭티컬 디스크(Floptical disk)와 같은 자기-광 매체(magneto-optical media), 및 롬(ROM), 램(RAM), 플래시 메모리 등과 같은 프로그램 명령을 저장하고 수행하도록 특별히 구성된 하드웨어 장치가 포함된다. 프로그램 명령의 예에는 컴파일러에 의해 만들어지는 것과 같은 기계어 코드뿐만 아니라 인터프리터 등을 사용해서 컴퓨터에 의해서 실행될 수 있는 고급 언어 코드를 포함한다. 상기된 하드웨어 장치는 본 발명의 동작을 수행하기 위해 하나 이상의 소프트웨어 모듈로서 작동하도록 구성될 수 있으며, 그 역도 마찬가지이다.The BMI measuring apparatus 100 according to an embodiment of the present invention may perform a separated weight classification model by statistical analysis for comparison between normal and overweight classes, using an unpaired T-test. Embodiments according to the present invention may be implemented in the form of program instructions that can be executed through various computer means and recorded in a computer-readable medium. The computer-readable medium may include program instructions, data files, data structures, and the like, alone or in combination. The program instructions recorded on the medium may be those specially designed and constructed for the present invention or may be available to those skilled in the art of computer software. Examples of the computer-readable recording medium include magnetic media such as a hard disk, a floppy disk, and a magnetic tape; optical media such as CD-ROM and DVD; magnetic recording media such as a floppy disk; Magneto-optical media, and hardware devices specifically configured to store and execute program instructions such as ROM, RAM, flash memory, and the like. Examples of program instructions include machine language code such as those produced by a compiler, as well as high-level language code that can be executed by a computer using an interpreter or the like. The hardware device described above may be configured to operate as one or more software modules to perform the operations of the present invention, and vice versa.

이상과 같이 본 발명에서는 구체적인 구성 요소 등과 같은 특정 사항들과 한정된 실시예 및 도면에 의해 설명되었으나 이는 본 발명의 보다 전반적인 이해를 돕기 위해서 제공된 것일 뿐, 본 발명은 상기의 실시예에 한정되는 것은 아니며, 본 발명이 속하는 분야에서 통상적인 지식을 가진 자라면 이러한 기재로부터 다양한 수정 및 변형이 가능하다. 따라서, 본 발명의 사상은 설명된 실시예에 국한되어 정해져서는 아니되며, 후술하는 특허청구범위뿐 아니라 이 특허청구범위와 균등하거나 등가적 변형이 있는 모든 것들은 본 발명 사상의 범주에 속한다고 할 것이다.As described above, the present invention has been described by specific embodiments such as specific components and the like. For those skilled in the art, various modifications and variations are possible from these descriptions. Accordingly, the spirit of the present invention should not be construed as being limited to the embodiments described, and all of the equivalents or equivalents of the claims, as well as the following claims, belong to the scope of the present invention .

100: BMI 측정 장치
110: 정보 저장부
120: 정보 수신부
130: BMI 추출부
140: 정보 전송부100: BMI measuring device
110: information storage unit
120: information receiver
130: BMI extraction unit
140: information transmission unit

Claims (32)

하나 이상의 제1 얼굴 정보에 대응하는 하나 이상의 BMI(Body Mass Index) 정보를 저장하는 정보 저장부;
제2 얼굴 정보를 수신하는 정보 수신부; 및
상기 하나 이상의 BMI 정보 중 상기 제2 얼굴 정보에 대응하는 BMI 정보를 추출하는 BMI 추출부
를 포함하고,
상기 BMI 추출부는,
상기 하나 이상의 제1 얼굴 정보에 대한 어느 하나 이상의 속성 정보를 분석하여 하나 이상의 제1 얼굴 특징점을 추출하는 얼굴 특징 추출부;
상기 하나 이상의 BMI 정보를 포함하는 하나 이상의 체중 분류 모델을 생성하기 위한 상기 하나 이상의 제1 얼굴 특징점을 선택하는 얼굴 특징 선택부; 및
상기 선택된 하나 이상의 제1 얼굴 특징점에 대응되는 상기 어느 하나 이상의 속성 정보에 대한 분석 데이터를 기반으로 상기 하나 이상의 체중 분류 모델을 구분하여 생성하는 분류 모델 생성부
를 포함하는 얼굴 정보를 이용한 BMI 측정 장치.An information storage unit for storing one or more body mass index (BMI) information corresponding to one or more pieces of first face information;
An information receiver configured to receive second face information; And
A BMI extractor for extracting BMI information corresponding to the second face information among the at least one BMI information
Lt; / RTI >
The BMI extractor,
A facial feature extracting unit extracting one or more first facial feature points by analyzing one or more attribute information of the one or more first facial information;
A facial feature selector to select the at least one first facial feature point for generating at least one weight classification model including the at least one BMI information; And
Classification model generation unit for generating the classification of the at least one weight classification model based on the analysis data for the at least one attribute information corresponding to the at least one selected first facial feature point
BMI measurement apparatus using face information including a. 제1항에 있어서,
상기 하나 이상의 제1 얼굴 정보는 피촬영자 얼굴의 제1 안면 정보 또는 제1 측면 정보를 포함하고,
상기 제2 얼굴 정보는 상기 피촬영자 얼굴의 제2 안면 정보 또는 제2 측면 정보를 포함하는 얼굴 정보를 이용한 BMI 측정 장치.The method of claim 1,
The at least one first face information includes first face information or first side information of a subject's face,
And the second face information includes face information including second face information or second side information of the subject's face. 제1항에 있어서,
기설정된 사용자 단말기 또는 원격 서버로 상기 추출된 BMI 정보를 전송하는 정보 전송부
를 더 포함하는 얼굴 정보를 이용한 BMI 측정 장치.The method of claim 1,
Information transmission unit for transmitting the extracted BMI information to a predetermined user terminal or a remote server
BMI measurement apparatus using the face information further comprising. 제1항에 있어서,
상기 정보 저장부는,
상기 추출된 BMI 정보를 저장하는 것을 특징으로 하는 얼굴 정보를 이용한 BMI 측정 장치.The method of claim 1,
The information storage unit,
BMI measurement apparatus using the face information, characterized in that for storing the extracted BMI information. 제1항에 있어서,
상기 정보 수신부는,
원격 통신 장치 또는 기장착된 통신 장치를 통하여 상기 제2 얼굴 정보를 수신하는 것을 특징으로 하는 얼굴 정보를 이용한 BMI 측정 장치.The method of claim 1,
Wherein the information receiver comprises:
And receiving the second face information through a telecommunication device or a preset communication device. 삭제delete 제1항에 있어서,
상기 하나 이상의 체중 분류 모델은,
저체중 모델, 정상 체중 모델, 과체중 모델 또는 비만 모델 중 어느 하나 이상을 포함하는 얼굴 정보를 이용한 BMI 측정 장치.The method of claim 1,
The one or more weight classification model,
BMI measurement apparatus using face information including any one or more of the underweight model, normal weight model, overweight model or obesity model. 제1항에 있어서,
상기 얼굴 특징 추출부는,
상기 제2 얼굴 정보에 대한 어느 하나 이상의 속성 정보를 분석하여 제2 얼굴 특징점을 추출하는 것을 특징으로 하는 얼굴 정보를 이용한 BMI 측정 장치.The method of claim 1,
The facial feature extraction unit,
And a second facial feature point is extracted by analyzing one or more attribute information of the second facial information. 제8항에 있어서,
상기 얼굴 특징 선택부는,
상기 하나 이상의 제1 얼굴 특징점 중 상기 제2 얼굴 특징점에 대응하는 제1 얼굴 특징점을 선택하는 것을 특징으로 하는 얼굴 정보를 이용한 BMI 측정 장치.9. The method of claim 8,
The facial feature selection unit,
And a first facial feature point corresponding to the second facial feature point among the one or more first facial feature points. 제9항에 있어서,
상기 BMI 추출부는,
상기 제2 얼굴 특징점에 대응하는 제1 얼굴 특징점이 포함된 체중 분류 모델을 판단하는 BMI 분류부
를 더 포함하는 얼굴 정보를 이용한 BMI 측정 장치.10. The method of claim 9,
The BMI extractor,
A BMI classification unit for determining a weight classification model including a first facial feature point corresponding to the second facial feature point
BMI measurement apparatus using the face information further comprising. 제1항에 있어서,
상기 하나 이상의 제1 얼굴 정보는,
나이, 성별, 인종, 지역, 국가 또는 언어 중 상기 어느 하나 이상의 속성 정보에 따라 서로 다른 속성을 가지는 것을 특징으로 하는 얼굴 정보를 이용한 BMI 측정 장치.The method of claim 1,
The one or more first face information,
BMI measurement apparatus using facial information, characterized in that it has different attributes according to any one or more of the attribute information of age, gender, race, region, country or language. 하나 이상의 제1 얼굴 정보에 대한 어느 하나 이상의 속성 정보를 분석하여 하나 이상의 제1 얼굴 특징점을 추출하는 얼굴 특징 추출부;
하나 이상의 BMI 정보를 포함하는 하나 이상의 체중 분류 모델을 생성하기 위한 상기 하나 이상의 제1 얼굴 특징점을 선택하는 얼굴 특징 선택부;
상기 선택된 하나 이상의 제1 얼굴 특징점에 대응되는 상기 어느 하나 이상의 속성 정보에 대한 분석 데이터를 기반으로 상기 하나 이상의 체중 분류 모델을 구분 또는 통합하여 생성하는 분류 모델 생성부; 및
수신된 제2 얼굴 정보를 분석하여 상기 하나 이상의 체중 분류 모델을 판단하는 BMI 분류부
를 포함하는 얼굴 정보를 이용한 BMI 측정 장치.A facial feature extractor configured to extract one or more first facial feature points by analyzing one or more attribute information of the one or more first face information;
A facial feature selection unit for selecting the one or more first facial feature points for generating one or more weight classification models including one or more BMI information;
A classification model generator configured to generate or classify the one or more weight classification models based on analysis data of the one or more attribute information corresponding to the one or more selected first facial feature points; And
BMI classification unit for determining the at least one weight classification model by analyzing the received second face information
BMI measurement apparatus using face information including a. 제12항에 있어서,
상기 하나 이상의 제1 얼굴 정보는 피촬영자 얼굴의 제1 안면 정보 또는 제1 측면 정보를 포함하고,
상기 제2 얼굴 정보는 상기 피촬영자 얼굴의 제2 안면 정보 또는 제2 측면 정보를 포함하는 얼굴 정보를 이용한 BMI 측정 장치.The method of claim 12,
The at least one first face information includes first face information or first side information of a subject's face,
And the second face information includes face information including second face information or second side information of the subject's face. 제12항에 있어서,
상기 하나 이상의 체중 분류 모델은,
저체중 모델, 정상 체중 모델, 과체중 모델 또는 비만 모델 중 어느 하나 이상을 포함하는 얼굴 정보를 이용한 BMI 측정 장치.The method of claim 12,
The one or more weight classification model,
BMI measurement apparatus using face information including any one or more of the underweight model, normal weight model, overweight model or obesity model. 제12항에 있어서,
상기 얼굴 특징 추출부는,
상기 제2 얼굴 정보에 대한 상기 어느 하나 이상의 속성 정보를 분석하여 제2 얼굴 특징점을 추출하는 것을 특징으로 하는 얼굴 정보를 이용한 BMI 측정 장치.The method of claim 12,
The facial feature extraction unit,
And a second facial feature point by analyzing the one or more attribute information of the second face information. 제15항에 있어서,
상기 얼굴 특징 선택부는,
상기 하나 이상의 제1 얼굴 특징점 중 상기 제2 얼굴 특징점에 대응하는 것을 선택하는 것을 특징으로 하는 얼굴 정보를 이용한 BMI 측정 장치.16. The method of claim 15,
The facial feature selection unit,
And selecting one of the one or more first facial feature points corresponding to the second facial feature point. 제16항에 있어서,
상기 BMI 분류부는,
상기 제2 얼굴 특징점에 대응하는 제1 얼굴 특징점이 포함된 체중 분류 모델을 판단하는 것을 특징으로 하는 얼굴 정보를 이용한 BMI 측정 장치.17. The method of claim 16,
The BMI classification unit,
And a weight classification model including a first facial feature point corresponding to the second facial feature point. 제12항에 있어서,
상기 분류 모델 생성부는,
상기 하나 이상의 제1 얼굴 정보에 포함된 나이, 성별, 인종, 지역, 국가 또는 언어 중 어느 하나 이상의 속성 정보를 고려하여 상기 하나 이상의 체중 분류 모델을 생성하는 것을 특징으로 하는 얼굴 정보를 이용한 BMI 측정 장치.The method of claim 12,
The classification model generation unit,
The BMI measuring device using the face information, wherein the at least one weight classification model is generated in consideration of at least one attribute information of age, gender, race, region, country or language included in the at least one first face information. . 기저장된 하나 이상의 제1 얼굴 정보에 대한 어느 하나 이상의 속성 정보를 분석하여 하나 이상의 제1 얼굴 특징점을 추출하는 제1 얼굴 특징 추출부;
하나 이상의 제2 얼굴 정보를 수신하는 정보 수신부;
상기 하나 이상의 제2 얼굴 정보에 대한 어느 하나 이상의 속성 정보를 분석하여 하나 이상의 제2 얼굴 특징점을 추출하는 제2 얼굴 특징 추출부; 및
상기 하나 이상의 제1 얼굴 특징점에 대응되는 상기 어느 하나 이상의 속성 정보에 대한 분석 데이터 및 상기 하나 이상의 제2 얼굴 특징점에 대응되는 상기 어느 하나 이상의 속성 정보에 대한 분석 데이터를 기반으로 하나 이상의 체중 분류 모델을 업데이트하는 분류 모델 생성부
를 포함하는 얼굴 정보를 이용한 BMI 측정 장치.A first facial feature extracting unit configured to extract one or more first facial feature points by analyzing one or more attribute information about the previously stored one or more first face information;
An information receiver configured to receive at least one second face information;
A second facial feature extracting unit configured to extract one or more second facial feature points by analyzing one or more attribute information of the one or more second facial information; And
One or more weight classification models based on analysis data of the one or more attribute information corresponding to the one or more first facial feature points and analysis data of the one or more attribute information corresponding to the one or more second facial feature points. Update classification model generator
BMI measurement apparatus using face information including a. 제19항에 있어서,
상기 하나 이상의 제1 얼굴 정보는 피촬영자 얼굴의 제1 안면 정보 또는 제1 측면 정보를 포함하고,
상기 제2 얼굴 정보는 상기 피촬영자 얼굴의 제2 안면 정보 또는 제2 측면 정보를 포함하는 얼굴 정보를 이용한 BMI 측정 장치.20. The method of claim 19,
The at least one first face information includes first face information or first side information of a subject's face,
And the second face information includes face information including second face information or second side information of the subject's face. 하나 이상의 제1 얼굴 정보에 대응하는 하나 이상의 BMI (BMI: Body Mass Index) 정보를 저장하는 단계;
제2 얼굴 정보를 수신하는 단계; 및
상기 하나 이상의 BMI 정보 중 상기 제2 얼굴 정보에 대응하는 BMI 정보를 추출하는 단계
를 포함하고,
상기 BMI 정보를 추출하는 단계는
상기 하나 이상의 제1 얼굴 정보에 대한 어느 하나 이상의 속성 정보를 분석하여 하나 이상의 제1 얼굴 특징점을 추출하는 단계;
상기 하나 이상의 BMI 정보를 포함하는 하나 이상의 체중 분류 모델을 생성하기 위한 상기 하나 이상의 제1 얼굴 특징점을 선택하는 단계; 및
상기 선택된 하나 이상의 제1 얼굴 특징점에 대응되는 상기 어느 하나 이상의 속성 정보에 대한 분석 데이터를 기반으로 상기 하나 이상의 체중 분류 모델을 구분하여 생성하는 단계
를 포함하는 얼굴 정보를 이용한 BMI 측정 방법.Storing at least one body mass index (BMI) information corresponding to the at least one first face information;
Receiving second face information; And
Extracting BMI information corresponding to the second face information from the at least one BMI information;
Lt; / RTI >
Extracting the BMI information
Extracting one or more first facial feature points by analyzing one or more attribute information of the one or more first facial information;
Selecting the at least one first facial feature point for generating at least one weight classification model comprising the at least one BMI information; And
Classifying and generating the one or more weight classification models based on analysis data of the one or more attribute information corresponding to the selected one or more first facial feature points
BMI measurement method using a face information comprising a. 제21항에 있어서,
상기 하나 이상의 제1 얼굴 정보는 피촬영자 얼굴의 제1 안면 정보 또는 제1 측면 정보를 포함하고,
상기 제2 얼굴 정보는 상기 피촬영자 얼굴의 제2 안면 정보 또는 제2 측면 정보를 포함하는 얼굴 정보를 이용한 BMI 측정 방법.The method of claim 21,
The at least one first face information includes first face information or first side information of a subject's face,
And the second face information includes face information including second face information or second side information of the subject's face. 제21항에 있어서,
기설정된 사용자 단말기 또는 원격 서버로 상기 추출된 BMI 정보를 전송하는 단계
를 더 포함하는 얼굴 정보를 이용한 BMI 측정 방법.The method of claim 21,
Transmitting the extracted BMI information to a preset user terminal or a remote server;
BMI measurement method using the face information further comprising. 제21항에 있어서,
상기 추출된 BMI 정보를 저장하는 단계
를 더 포함하는 얼굴 정보를 이용한 BMI 측정 방법.The method of claim 21,
Storing the extracted BMI information
BMI measurement method using the face information further comprising. 하나 이상의 제1 얼굴 정보에 대한 어느 하나 이상의 속성 정보를 분석하여 하나 이상의 제1 얼굴 특징점을 추출하는 단계;
하나 이상의 BMI 정보를 포함하는 하나 이상의 체중 분류 모델을 생성하기 위한 상기 하나 이상의 제1 얼굴 특징점을 선택하는 단계;
상기 선택된 하나 이상의 제1 얼굴 특징점에 대응되는 상기 어느 하나 이상의 속성 정보에 대한 분석 데이터를 기반으로 상기 하나 이상의 체중 분류 모델을 구분 또는 통합하여 생성하는 단계; 및
수신된 제2 얼굴 정보를 분석하여 상기 하나 이상의 체중 분류 모델을 판단하는 단계
를 포함하는 얼굴 정보를 이용한 BMI 측정 방법.Extracting one or more first facial feature points by analyzing one or more attribute information about the one or more first face information;
Selecting the at least one first facial feature point to generate at least one weight classification model comprising at least one BMI information;
Classifying or integrating the one or more weight classification models based on analysis data for the one or more attribute information corresponding to the selected one or more first facial feature points; And
Determining the at least one weight classification model by analyzing the received second face information
BMI measurement method using a face information comprising a. 제25항에 있어서,
상기 하나 이상의 제1 얼굴 정보는 피촬영자 얼굴의 제1 안면 정보 또는 제1 측면 정보를 포함하고,
상기 제2 얼굴 정보는 상기 피촬영자 얼굴의 제2 안면 정보 또는 제2 측면 정보를 포함하는 얼굴 정보를 이용한 BMI 측정 방법.26. The method of claim 25,
The at least one first face information includes first face information or first side information of a subject's face,
And the second face information includes face information including second face information or second side information of the subject's face. 제25항에 있어서,
상기 제2 얼굴 정보에 대한 상기 어느 하나 이상의 속성 정보를 분석하여 제2 얼굴 특징점을 추출하는 단계; 및
상기 하나 이상의 제1 얼굴 특징점 중 상기 제2 얼굴 특징점에 대응하는 특징점을 선택하는 단계
를 더 포함하는 얼굴 정보를 이용한 BMI 측정 방법.26. The method of claim 25,
Extracting a second facial feature point by analyzing the one or more attribute information about the second face information; And
Selecting a feature point corresponding to the second facial feature point among the one or more first facial feature points
BMI measurement method using the face information further comprising. 제27항에 있어서,
상기 제2 얼굴 특징점에 대응하는 제1 얼굴 특징점이 포함된 체중 분류 모델을 판단하는 단계
를 더 포함하는 얼굴 정보를 이용한 BMI 측정 방법.28. The method of claim 27,
Determining a weight classification model including a first facial feature point corresponding to the second facial feature point
BMI measurement method using the face information further comprising. 제25항에 있어서,
상기 체중 분류 모델을 구분하여 생성하는 단계는,
상기 하나 이상의 제1 얼굴 정보에 포함된 나이, 성별, 인종, 지역, 국가 또는 언어 중 상기 어느 하나 이상의 속성 정보를 고려하여 상기 하나 이상의 체중 분류 모델을 생성하는 것을 특징으로 하는 얼굴 정보를 이용한 BMI 측정 방법.26. The method of claim 25,
Generating and classifying the weight classification model,
BMI measurement using face information, wherein the at least one weight classification model is generated in consideration of at least one of attribute information of age, gender, race, region, country or language included in the at least one first face information Way. 기저장된 하나 이상의 제1 얼굴 정보에 대한 어느 하나 이상의 속성 정보를 분석하여 하나 이상의 제1 얼굴 특징점을 추출하는 단계;
하나 이상의 제2 얼굴 정보를 수신하는 단계;
상기 하나 이상의 제2 얼굴 정보에 대한 어느 하나 이상의 속성 정보를 분석하여 하나 이상의 제2 얼굴 특징점을 추출하는 단계; 및
상기 하나 이상의 제1 얼굴 특징점에 대응되는 상기 어느 하나 이상의 속성 정보에 대한 분석 데이터 및 상기 하나 이상의 제2 얼굴 특징점에 대응되는 상기 어느 하나 이상의 속성 정보에 대한 분석 데이터를 기반으로 하나 이상의 체중 분류 모델을 업데이트하는 단계
를 포함하는 얼굴 정보를 이용한 BMI 측정 방법.Extracting one or more first facial feature points by analyzing one or more attribute information of the previously stored one or more first face information;
Receiving one or more second face information;
Extracting one or more second facial feature points by analyzing one or more attribute information of the one or more second facial information; And
One or more weight classification models based on analysis data of the one or more attribute information corresponding to the one or more first facial feature points and analysis data of the one or more attribute information corresponding to the one or more second facial feature points. Steps to update
BMI measurement method using a face information comprising a. 제30항에 있어서,
상기 하나 이상의 제1 얼굴 정보는 피촬영자 얼굴의 제1 안면 정보 또는 제1 측면 정보를 포함하고,
상기 제2 얼굴 정보는 상기 피촬영자 얼굴의 제2 안면 정보 또는 제2 측면 정보를 포함하는 얼굴 정보를 이용한 BMI 측정 방법.31. The method of claim 30,
The at least one first face information includes first face information or first side information of a subject's face,
And the second face information includes face information including second face information or second side information of the subject's face. 제21항 내지 제31항 중 어느 한 항의 방법을 수행하는 프로그램을 기록한 컴퓨터 판독 가능 기록 매체.32. A computer readable recording medium having recorded thereon a program for performing the method of any one of claims 21 to 31.
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