KR101583774B1 - System and method for fear mentality analysis - Google Patents

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Abstract

공포 심리 분석 시스템 및 방법이 개시된다. 공포 심리 분석 시스템은 뇌파를 획득하여 뇌파 데이터를 생성 및 출력하는 뇌파 획득 장치, 얼굴 영역에 대한 가시광선 영상 및 열화상 영상을 동시에 획득하여 출력하는 제1 카메라 장치, 눈 영역에 대한 눈 영상을 획득하여 출력하는 제2 카메라 장치 및 뇌파 데이터, 가시광선 영상 및 열화상 영상, 눈 영상을 입력받아 통합적으로 분석하여 뇌파, 얼굴의 온도 변화 및 눈 변화에 따른 공포 심리상태를 추정하는 공포 심리 분석 장치를 포함한다.A fear psychological analysis system and method are disclosed. The fear psychological analysis system includes an EEG acquisition device for acquiring brain waves and generating and outputting EEG data, a first camera device for simultaneously acquiring and outputting a visible light image and a thermal image for the face region, and acquiring an eye image for the eye region A second camera device for outputting the brain wave data, a brain wave data, a visible ray image, a thermal image, and a snow image, and analyzing the brain wave, the temperature of the face, and the eye change to estimate a fear psychological state .

Description

공포 심리 분석 시스템 및 방법{System and method for fear mentality analysis}{System and method for fear mentality analysis}

본 발명은 공포 심리 분석 시스템 및 방법에 관한 것이다.
The present invention relates to a fear psychological analysis system and method.

사람의 공포 심리 및 상태를 파악하는 방법에는, 뇌파 장치를 이용하여 사용자의 뇌파를 획득 및 분석하여, 공포 심리 및 상태를 파악하는 방법이 있다. 하지만, 뇌파 장치는 머리카락, 움직임 등에 의해 발생되는 노이즈를 동반하는 뇌파를 획득하기 때문에, 공포 심리 및 상태를 파악하는데 부정확한 단점이 있다.A method of grasping the fear psychology and state of a person includes acquiring and analyzing the user's brain wave using the brain wave device, and grasping the fear psychology and the state. However, since the EEG acquires an EEG accompanied by noise caused by hair, motion, and the like, it has an inaccurate disadvantage in grasping the fear psychology and state.

그리고, 사람의 공포 심리 및 상태를 파악하는 다른 방법으로, 열화상 영상을 이용하여 사람의 얼굴 영역의 온도 변화를 분석하여, 공포 심리 및 상태를 파악하는 방법이 있다. 하지만, 이 방법은, 열화상 카메라가 근거리에서 사람의 얼굴 영상을 취득하면, 얼굴, 코, 눈, 및 입 등과 같은 얼굴 특징점 위치 정보의 손실이 발생되어, 얼굴 영역을 정확하게 검출하지 못하므로, 열화상 영상에서의 얼굴 특징점 위치를 부정확하게 검출하는 문제점이 있다. 이에 따라, 열화상 얼굴 영상을 통한 얼굴 인식 및 얼굴 특징점 위치에서 얼굴 온도 변화에 따른 공포 심리 및 상태 파악의 정확도가 저하되는 문제점이 있다.Another method for grasping a person's fear psychology and state is to analyze the temperature change of a person's face region using a thermal image to grasp the fear psychology and state. However, in this method, when the thermal imaging camera acquires a face image of a person in a short distance, loss of facial feature point location information such as face, nose, eye, and mouth occurs and the face region can not be detected accurately, There is a problem that the position of the facial feature point in the image image is incorrectly detected. Accordingly, there is a problem that the accuracy of the fear psychology and the state grasp according to the change of the face temperature at the face recognition and facial feature point positions through the thermal image of the face image is degraded.

그리고, 기존에는 눈 영역의 영상을 분석하여, 눈 깜빡임, 동공의 크기 변화 등에 따라 심리 및 상태를 파악했었다. 하지만, 이는 사용자에게 종속적이며, 주변 환경에 영향을 많이 받는다.
In the past, the image of the eye region was analyzed, and the psychological state and the state were grasped according to the eye blinking, the pupil size change, and the like. However, this is user dependent and is highly influenced by the surrounding environment.

본 발명은 뇌파, 얼굴의 온도 변화 및 눈 변화를 통합적으로 분석하여 보다 정확하게 공포 심리상태를 추정하는 것이다.
The present invention intends to more accurately estimate the fear psychological state by integrally analyzing brain waves, temperature changes of the face, and eye changes.

본 발명의 일 측면에 따르면, 공포 심리 분석 시스템이 개시된다.According to an aspect of the invention, a fear psychological analysis system is disclosed.

본 발명의 실시예에 따른 공포 심리 분석 시스템은 뇌파를 획득하여 뇌파 데이터를 생성 및 출력하는 뇌파 획득 장치, 얼굴 영역에 대한 가시광선 영상 및 열화상 영상을 동시에 획득하여 출력하는 제1 카메라 장치, 눈 영역에 대한 눈 영상을 획득하여 출력하는 제2 카메라 장치 및 상기 뇌파 데이터, 상기 가시광선 영상 및 상기 열화상 영상, 상기 눈 영상을 입력받아 통합적으로 분석하여 뇌파, 얼굴의 온도 변화 및 눈 변화에 따른 공포 심리상태를 추정하는 공포 심리 분석 장치를 포함한다.The fear psychological analysis system according to the embodiment of the present invention includes an EEG acquisition device for acquiring brain waves and generating and outputting EEG data, a first camera device for simultaneously acquiring and outputting visible light images and thermal images for the face region, A second camera device for acquiring and outputting an eye image for a region, and a second camera device for collecting and analyzing the brain wave data, the visible light image, the thermal image, and the eye image, And a fear psychological analysis device for estimating a fear psychological state.

상기 뇌파 획득 장치는 머리에 착용할 수 있는 헤드셋(Headset) 형태로 형성된 착용형 무선 뇌파 장치이고, 뇌로부터 뇌파를 전달받기 위한 복수의 뇌파 센서를 포함한다.The brain wave acquisition apparatus is a wearable wireless brain wave apparatus formed in the form of a headset that can be worn on the head and includes a plurality of brain wave sensors for receiving brain waves from the brain.

상기 제1 카메라 장치는 가시광선 카메라와 열화상 카메라를 결합한 장치이다.The first camera device is a device combining a visible light camera and a thermal imaging camera.

상기 제2 카메라 장치는 고속 카메라 및 근적외선 조명 장치를 포함하되, 상기 근적외선 조명 장치는 눈에 근적외선 조명을 조사하고, 상기 고속 카메라가 상기 근적외선 조명이 조사된 눈 영역을 촬영함으로써, 눈의 동공 경계 영역이 명확한 눈 영상이 획득된다.Wherein the second camera device includes a high-speed camera and a near-infrared illumination device, wherein the near-infrared illumination device irradiates near-infrared light to the eye, and the high-speed camera photographs the eye area irradiated with the near- This clear eye image is obtained.

상기 공포 심리 분석 장치는, 상기 뇌파 데이터를 입력받아 분석하고, 뇌파에 따른 제1 공포 심리상태 추정 데이터를 산출하는 제1 분석부, 상기 가시광선 영상 및 상기 열화상 영상을 입력받아 분석하고, 얼굴의 온도 변화에 따른 제2 공포 심리상태 추정 데이터를 산출하는 제2 분석부, 상기 눈 영상을 입력받아 분석하고, 눈 변화에 따른 제3 공포 심리상태 추정 데이터를 산출하는 제3 분석부 및 상기 제1 공포 심리상태 추정 데이터, 상기 제2 공포 심리상태 추정 데이터 및 상기 제3 공포 심리상태 추정 데이터를 분류하여 공포 심리상태를 추정하는 추정부를 포함한다.Wherein the fear psychological analysis apparatus comprises a first analyzing unit for receiving and analyzing the brain wave data and calculating first fear psychological state estimation data according to an EEG, a second analyzing unit for receiving and analyzing the visible light ray image and the thermal image, A third analyzing unit for receiving and analyzing the eye image and calculating third fear psychological state estimation data according to the eye change, and a second analyzing unit for calculating second fear psychological state estimation data according to the temperature change of the eye, 1 horror psychological state estimation data, the second horror psychological state estimation data, and the third horror psychological state estimation data to estimate a fear psychological state.

상기 제1 분석부는 복수의 뇌파 센서가 획득한 복수의 뇌파 데이터를 입력받고, 상기 뇌파 데이터를 주파수 영역으로 변환하여 주파수 영역의 뇌파 데이터를 산출하고, 상기 주파수 영역의 뇌파 데이터를 밴드별로 구분하여 분석하여, 공포감 정도를 나타내는 상기 제1 공포 심리상태 추정 데이터를 산출한다.The first analysis unit receives a plurality of brain wave data acquired by a plurality of brain wave sensors, converts the brain wave data into a frequency domain to calculate brain wave data in a frequency domain, classifies brain wave data in the frequency domain by band, And calculates the first fear psychological state estimation data indicating the degree of fear.

상기 제2 분석부는 상기 가시광선 영상에서 얼굴 특징점을 검출하고, 검출한 상기 얼굴 특징점을 상기 열화상 영상에 맵핑하고, 상기 열화상 영상에서 상기 맵핑한 얼굴 특징점의 온도값을 검출하고, 상기 검출한 온도값을 이용하여 얼굴의 온도 변화를 분석하여, 공포감 정도를 나타내는 상기 제2 공포 심리상태 추정 데이터를 산출한다.Wherein the second analyzing unit detects facial feature points in the visible light ray image, maps the detected facial feature points to the thermal image, detects temperature values of the mapped facial feature points in the thermal image, The temperature change of the face is analyzed using the temperature value, and the second fear psychological state estimation data indicating the degree of fear sensitivity is calculated.

상기 제3 분석부는 상기 눈 영상에서 눈 영역을 검출하고, 상기 검출한 눈 영역에서 동공을 검출하고, 상기 검출한 동공의 중심 및 크기를 산출하고, 상기 산출한 동공의 중심 및 크기를 이용하여 눈 변화를 분석하여, 공포감 정도를 나타내는 상기 제3 공포 심리상태 추정 데이터를 산출한다.Wherein the third analyzing unit detects the eye region in the eye image, detects the pupil in the detected eye region, calculates the center and size of the detected pupil, and calculates the center and the size of the detected pupil, And calculates the third fear psychological state estimation data indicating the degree of fear.

상기 추정부는 사전에 사용자들로부터 획득된 상기 제1 내지 제3 공포 심리상태 추정 데이터와 상기 사용자들이 공포 매체를 접하기 전후에 획득된 상기 사용자들의 주관적인 평가 데이터를 이용하여 상기 공포 심리상태를 추정한다.The estimator estimates the fear psychological state using the first to third fear psychological state estimation data obtained from the users in advance and the subjective evaluation data of the users obtained before and after the users touch the fear medium .

본 발명의 다른 측면에 따르면, 공포 심리 분석 장치가 뇌파 데이터, 동시에 획득된 가시광선 영상과 열화상 영상, 눈 영상을 이용하여 공포 심리 분석을 수행하는 방법이 개시된다.According to another aspect of the present invention, a fear psychological analysis apparatus performs fear psychological analysis using brain wave data, simultaneously acquired visible light image, thermal image, and eye image.

본 발명의 실시예에 따른 공포 심리 분석 방법은 상기 뇌파 데이터를 입력받아 분석하고, 뇌파에 따른 제1 공포 심리상태 추정 데이터를 산출하는 단계, 상기 가시광선 영상 및 상기 열화상 영상을 입력받아 분석하고, 얼굴의 온도 변화에 따른 제2 공포 심리상태 추정 데이터를 산출하는 단계, 상기 눈 영상을 입력받아 분석하고, 눈 변화에 따른 제3 공포 심리상태 추정 데이터를 산출하는 단계 및 상기 제1 공포 심리상태 추정 데이터, 상기 제2 공포 심리상태 추정 데이터 및 상기 제3 공포 심리상태 추정 데이터를 분류하여 공포 심리상태를 추정하는 단계를 포함한다.The fear psychological analysis method according to an embodiment of the present invention includes inputting and analyzing the brain wave data, calculating first fear psychological state estimation data according to brain waves, inputting and analyzing the visible light image and the thermal image, Calculating second fear psychological state estimation data according to a temperature change of a face, inputting and analyzing the eye image, calculating third fear psychological state estimation data according to eye changes, Estimation data, the second fear psychological state estimation data, and the third fear psychological state estimation data to estimate a fear psychological state.

상기 제1 공포 심리상태 추정 데이터를 산출하는 단계는, 복수의 뇌파 센서가 획득한 복수의 뇌파 데이터를 입력받는 단계, 상기 뇌파 데이터를 주파수 영역으로 변환하여 주파수 영역의 뇌파 데이터를 산출하는 단계 및 상기 주파수 영역의 뇌파 데이터를 밴드별로 구분하여 분석하여, 공포감 정도를 나타내는 상기 제1 공포 심리상태 추정 데이터를 산출하는 단계를 포함한다.Calculating the first fear psychological state estimation data includes receiving a plurality of brain wave data acquired by a plurality of brain wave sensors, converting the brain wave data into a frequency domain to calculate EEG brain wave data, Analyzing the EEG data in the frequency domain by band and analyzing the EEG data to calculate the first fear psychological state estimation data indicating the degree of fear.

상기 제2 공포 심리상태 추정 데이터를 산출하는 단계는, 상기 가시광선 영상에서 얼굴 특징점을 검출하는 단계, 검출한 상기 얼굴 특징점을 상기 열화상 영상에 맵핑하는 단계, 상기 열화상 영상에서 상기 맵핑한 얼굴 특징점의 온도값을 검출하는 단계 및 상기 검출한 온도값을 이용하여 얼굴의 온도 변화를 분석하여, 공포감 정도를 나타내는 상기 제2 공포 심리상태 추정 데이터를 산출하는 단계를 포함한다.Wherein the step of calculating the second fear psychological state estimation data comprises the steps of: detecting facial feature points in the visible light image; mapping the detected facial feature points to the thermal image; Analyzing the temperature change of the face using the detected temperature value, and calculating the second fear psychological state estimation data indicating the degree of fear sensitivity.

상기 제3 공포 심리상태 추정 데이터를 산출하는 단계는, 상기 눈 영상에서 눈 영역을 검출하는 단계, 상기 검출한 눈 영역에서 동공을 검출하는 단계, 상기 검출한 동공의 중심 및 크기를 산출하는 단계 및 상기 산출한 동공의 중심 및 크기를 이용하여 눈 변화를 분석하여, 공포감 정도를 나타내는 상기 제3 공포 심리상태 추정 데이터를 산출하는 단계를 포함한다.
Wherein the step of calculating the third fear psychological state estimation data comprises the steps of: detecting an eye region in the eye image; detecting a pupil in the detected eye region; calculating a center and a size of the detected pupil; And analyzing the eye change using the center and the size of the calculated pupil to calculate the third fear psychological state estimation data indicating the degree of fear.

본 발명은 뇌파, 얼굴의 온도 변화 및 눈 변화를 통합적으로 분석하여 보다 정확하게 공포 심리상태를 추정할 수 있다.
The present invention can more accurately estimate the fear psychological state by integrally analyzing the brain waves, the temperature change of the face, and the eye change.

도 1은 공포 심리 분석 시스템의 구성을 개략적으로 예시한 도면.
도 2는 공포 심리 분석 시스템의 활용을 예시한 도면.
도 3은 뇌파 데이터를 이용한 공포 심리 분석 방법을 나타낸 흐름도.
도 4는 가시광선 영상 및 열화상 영상을 이용한 공포 심리 분석 방법을 나타낸 흐름도.
도 5는 눈 영상을 이용한 공포 심리 분석 방법을 나타낸 흐름도.
도 6은 가시광선 카메라, 열화상 카메라 및 고속 카메라가 획득한 영상을 예시한 도면.
1 schematically illustrates a configuration of a fear psychological analysis system;
Figure 2 illustrates the use of a fear psychological analysis system.
3 is a flowchart showing a fear psychological analysis method using brain wave data.
4 is a flowchart illustrating a fear psychological analysis method using a visible light image and a thermal image.
5 is a flowchart showing a fear psychological analysis method using eye images.
6 is a diagram illustrating an image acquired by a visible light camera, a thermal imaging camera, and a high-speed camera;

본 발명은 다양한 변경을 가할 수 있고 여러 가지 실시예를 가질 수 있는 바, 특정 실시예들을 도면에 예시하고 이를 상세한 설명을 통해 상세히 설명하고자 한다. 그러나, 이는 본 발명을 특정한 실시 형태에 대해 한정하려는 것이 아니며, 본 발명의 사상 및 기술 범위에 포함되는 모든 변경, 균등물 내지 대체물을 포함하는 것으로 이해되어야 한다.While the present invention has been described in connection with certain exemplary embodiments, it is to be understood that the invention is not limited to the disclosed embodiments, but, on the contrary, is intended to cover various modifications and similarities. It should be understood, however, that the invention is not intended to be limited to the particular embodiments, but includes all modifications, equivalents, and alternatives falling within the spirit and scope of the invention.

본 발명을 설명함에 있어서, 관련된 공지 기술에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있다고 판단되는 경우 그 상세한 설명을 생략한다. 또한, 본 명세서의 설명 과정에서 이용되는 숫자(예를 들어, 제1, 제2 등)는 하나의 구성요소를 다른 구성요소와 구분하기 위한 식별기호에 불과하다.DETAILED DESCRIPTION OF THE PREFERRED EMBODIMENTS Hereinafter, the present invention will be described in detail with reference to the accompanying drawings. In addition, numerals (e.g., first, second, etc.) used in the description of the present invention are merely an identifier for distinguishing one component from another.

또한, 본 명세서에서, 일 구성요소가 다른 구성요소와 "연결된다" 거나 "접속된다" 등으로 언급된 때에는, 상기 일 구성요소가 상기 다른 구성요소와 직접 연결되거나 또는 직접 접속될 수도 있지만, 특별히 반대되는 기재가 존재하지 않는 이상, 중간에 또 다른 구성요소를 매개하여 연결되거나 또는 접속될 수도 있다고 이해되어야 할 것이다.Also, in this specification, when an element is referred to as being "connected" or "connected" with another element, the element may be directly connected or directly connected to the other element, It should be understood that, unless an opposite description is present, it may be connected or connected via another element in the middle.

이하, 본 발명의 실시예를 첨부한 도면들을 참조하여 상세히 설명하기로 한다. 본 발명을 설명함에 있어 전체적인 이해를 용이하게 하기 위하여 도면 번호에 상관없이 동일한 수단에 대해서는 동일한 참조 번호를 사용하기로 한다.
Hereinafter, embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the accompanying drawings. In order to facilitate a thorough understanding of the present invention, the same reference numerals are used for the same means regardless of the number of the drawings.

도 1은 공포 심리 분석 시스템의 구성을 개략적으로 예시한 도면이고, 도 2는 공포 심리 분석 시스템의 활용을 예시한 도면이다. 이하, 도 1을 중심으로 공포 심리 분석 시스템에 대하여 설명하되, 도 2를 참조한다.FIG. 1 schematically illustrates a configuration of a fear psychological analysis system, and FIG. 2 illustrates an application of a fear psychological analysis system. Hereinafter, a fear psychological analysis system will be described with reference to FIG. 1, but with reference to FIG.

도 1을 참조하면, 공포 심리 분석 시스템은 공포 심리 분석 장치(100), 뇌파 획득 장치(200), 제1 카메라 장치(300) 및 제2 카메라 장치(400)를 포함한다.Referring to FIG. 1, a fear psychological analysis system includes a fear psychological analysis apparatus 100, an EEG acquisition apparatus 200, a first camera apparatus 300, and a second camera apparatus 400.

뇌파 획득 장치(200)는 뇌파를 획득하여 뇌파 데이터를 생성 및 출력한다. 여기서, 출력된 뇌파 데이터는 공포 심리 분석 장치(100)로 전달된다. 예를 들어, 도 2에 도시된 바와 같이, 뇌파 획득 장치(200)는 머리에 착용할 수 있는 헤드셋(Headset) 형태로 형성된 착용형 무선 뇌파 장치(210)가 될 수 있으며, 뇌로부터 뇌파를 전달받기 위한 복수의 뇌파 센서를 포함할 수 있다.The EEG acquiring apparatus 200 acquires an EEG to generate and output EEG data. Here, the outputted brain wave data is transmitted to the fear psychological analysis apparatus 100. For example, as shown in FIG. 2, the brain wave acquisition device 200 may be a wearable wireless brain wave device 210 formed in the form of a headset that can be worn on the head, A plurality of EEG sensors for receiving the EEG signals.

제1 카메라 장치(300)는 얼굴 영역에 대한 가시광선 영상 및 열화상 영상을 동시에 획득하여 출력한다. 여기서, 출력된 가시광선 영상 및 열화상 영상은 공포 심리 분석 장치(100)로 전달된다. 예를 들어, 도 2에 도시된 바와 같이, 제1 카메라 장치(300)는 가시광선 카메라와 열화상 카메라를 결합한 장치(310)로서, 사람의 얼굴 영역에 대한 가시광선 영상 및 열화상 영상을 동시에 획득할 수 있다.The first camera device 300 simultaneously acquires and outputs the visible light image and the thermal image to the face region. Here, the output visible light ray image and the thermal image are transmitted to the fear psychological analysis apparatus 100. For example, as shown in FIG. 2, the first camera device 300 is a device 310 that combines a visible light camera and a thermal imaging camera, and displays a visible light image and a thermal image for a human face region simultaneously Can be obtained.

제2 카메라 장치(400)는 눈 영역에 대한 눈 영상을 획득하여 출력한다. 여기서, 출력된 눈 영상은 공포 심리 분석 장치(100)로 전달된다. 예를 들어, 도 2에 도시된 바와 같이, 제2 카메라 장치(400)는 고속 카메라(410) 및 근적외선 조명 장치(420)를 포함할 수 있다. 여기서, 근적외선 조명 장치(420)가 눈에 근적외선 조명을 조사하고, 고속 카메라(410)가 근적외선 조명이 조사된 눈 영역을 촬영함으로써, 제2 카메라 장치(400)는 눈의 동공 경계 영역이 명확한 눈 영상을 획득할 수 있다.The second camera device 400 acquires and outputs eye images of the eye region. Here, the output eye image is transmitted to the fear psychological analysis apparatus 100. For example, as shown in FIG. 2, the second camera device 400 may include a high-speed camera 410 and a near-infrared illumination device 420. Here, the near-infrared illumination device 420 irradiates the near-infrared light to the eye, and the high-speed camera 410 photographs the eye area irradiated with the near-infrared light, so that the second camera device 400 can recognize the eye Images can be acquired.

공포 심리 분석 장치(100)는 뇌파 획득 장치(200), 제1 카메라 장치(300) 및 제2 카메라 장치(400)로부터 각각 뇌파 데이터, 얼굴 영역에 대한 가시광선 영상 및 열화상 영상, 눈 영역에 대한 눈 영상을 입력받아 통합적으로 분석하여 뇌파, 얼굴의 온도 변화 및 눈 변화에 따른 공포 심리상태를 추정한다.The fear psychoanalytic apparatus 100 includes brain wave data from the brain wave acquiring apparatus 200, the first camera apparatus 300 and the second camera apparatus 400, a visible light image and a thermal image for the face region, The eye image is input and analyzed to estimate the fear psychological state according to the brain wave, the temperature change of the face and the eye change.

다시, 도 1을 참조하면, 공포 심리 분석 장치(100)는 제1 분석부(10), 제2 분석부(20), 제3 분석부(30) 및 추정부(40)를 포함한다.1, the fear psychological analysis apparatus 100 includes a first analysis unit 10, a second analysis unit 20, a third analysis unit 30, and an estimation unit 40.

제1 분석부(10)는 뇌파 획득 장치(200)로부터 뇌파 데이터를 입력받아 분석하고, 뇌파에 따른 공포 심리상태 추정 데이터를 산출한다. 이에 대하여 도 3을 참조하여 설명한다.The first analyzer 10 receives and analyzes brain wave data from the brain wave acquisition apparatus 200, and calculates the fear psychological state estimation data according to brain waves. This will be described with reference to FIG.

도 3은 뇌파 데이터를 이용한 공포 심리 분석 방법을 나타낸 흐름도이다.3 is a flowchart illustrating a fear psychological analysis method using EEG data.

S310 단계에서, 제1 분석부(10)는 뇌파 획득 장치(200)로부터 뇌파 데이터를 입력받는다. 예를 들어, 제1 분석부(10)는 뇌파 획득 장치(200)의 복수의 뇌파 센서가 획득한 복수의 뇌파 데이터를 입력받을 수 있다.In step S310, the first analyzer 10 receives the brain wave data from the brain wave acquiring apparatus 200. For example, the first analysis unit 10 may receive a plurality of brain wave data acquired by a plurality of brain wave sensors of the brain wave acquisition apparatus 200.

S320 단계에서, 제1 분석부(10)는 뇌파 데이터를 주파수 영역으로 변환한다. 예를 들어, 제1 분석부(10)는 복수의 뇌파 데이터를 주파수 영역으로 변환하기 위한 퓨리에 트랜스폼(Fourier Transform)을 이용하여 주파수 영역의 뇌파 데이터를 산출할 수 있다.In step S320, the first analyzer 10 converts the brain wave data into the frequency domain. For example, the first analyzer 10 may calculate EEG data in a frequency domain using a Fourier transform for converting a plurality of brain wave data into a frequency domain.

S330 단계에서, 제1 분석부(10)는 산출한 주파수 영역의 뇌파 데이터를 분석한다. 예를 들어, 제1 분석부(10)는 주파수 영역의 뇌파 데이터를 세타파, 감마파, 알파파, 베타파와 같은 밴드별로 구분하여 분석할 수 있으며, 이로부터 사용자의 공포감 정도를 나타내는 공포 심리상태 추정 데이터를 산출할 수 있다. 여기서, 제1 분석부(10)는 산출한 주파수 영역의 뇌파 데이터를 초기 상태 또는 보통 상태에서의 뇌파 데이터와 공포를 느끼는 상태에서의 뇌파 데이터와 비교함으로써, 각 밴드의 뇌파에 따른 공포감 정도를 나타내는 공포 심리상태 추정 데이터를 산출할 수 있다.In step S330, the first analyzer 10 analyzes the computed EEG brain wave data. For example, the first analyzer 10 can analyze the EEG data in the frequency domain according to bands such as a seta wave, a gamma wave, an alpha wave, and a beta wave to thereby analyze the user's fear level, Data can be calculated. Here, the first analyzer 10 compares the EEG data of the calculated frequency domain with the EEG data in the initial state or the normal state and the EEG data in the state of feeling fear, thereby indicating the degree of fear according to the EEG of each band The fear psychological state estimation data can be calculated.

제2 분석부(20)는 제1 카메라 장치(300)로부터 얼굴 영역에 대한 가시광선 영상 및 열화상 영상을 입력받아 분석하고, 얼굴의 온도 변화에 따른 공포 심리상태 추정 데이터를 산출한다. 이에 대하여 도 4를 참조하여 설명한다.The second analyzer 20 receives and analyzes the visible light image and the thermal image of the face region from the first camera device 300, and calculates the fear psychological state estimation data according to the temperature change of the face. This will be described with reference to FIG.

도 4는 가시광선 영상 및 열화상 영상을 이용한 공포 심리 분석 방법을 나타낸 흐름도이다.4 is a flowchart illustrating a fear psychological analysis method using a visible ray image and a thermal image.

S410 단계에서, 제2 분석부(20)는 제1 카메라 장치(300)로부터 얼굴 영역에 대한 가시광선 영상 및 열화상 영상을 입력받는다.In step S410, the second analysis unit 20 receives the visible ray image and the thermal image of the face region from the first camera device 300. [

S420 단계에서, 제2 분석부(20)는 얼굴 영역에 대한 가시광선 영상에서 얼굴 특징점을 검출한다. 예를 들어, 제2 분석부(20)는 얼굴 영역에 대한 열화상 영상에서 얼굴 영역, 코, 눈, 눈썹, 뺨, 이마, 귀, 목, 입 등과 같은 얼굴 특징점들을 검출하기 위하여, SURF(speeded up robust features), Camshift (continuously adaptive mean shift), Adaptive Template Matching, SIFT (scale-invariant feature transform), Adaboost (adaptive boosting), Rapid Eye Detection 등과 같은 방법을 이용하여, 얼굴 영역에 대한 가시광선 영상에서 얼굴 영역 및 얼굴 특징점을 검출할 수 있다.In step S420, the second analyzer 20 detects facial feature points in the visible light image of the face region. For example, the second analyzing unit 20 may detect the facial feature points such as face region, nose, eye, eyebrow, cheek, forehead, ear, up robust features, Camshift (adaptive mean shift), Adaptive Template Matching, SIFT (scale-invariant feature transform), Adaboost (adaptive boosting), Rapid Eye Detection, The face region and the facial feature point can be detected.

S430 단계에서, 제2 분석부(20)는 가시광선 영상에서 검출한 얼굴 특징점을 열화상 영상에 맵핑한다. 예를 들어, 제2 분석부(20)는 가시광선 영상에서 검출한 얼굴 영역, 얼굴 영역, 코, 눈, 눈썹, 뺨, 이마, 귀, 목, 입 등과 같은 얼굴 특징점들을 열화상 영상으로 맵핑할 수 있다. 이때, 제2 분석부(20)는 calibration 기반의 geometric transform 방식 등을 이용하여, 가시광선 영상의 얼굴 특징점들을 열화상 영상에 맵핑할 수 있다.In step S430, the second analysis unit 20 maps the facial feature points detected in the visible light image to the thermal image. For example, the second analyzing unit 20 maps the facial feature points such as the face region, the face region, the nose, the eye, the eyebrows, the cheeks, the forehead, the ear, the neck, . At this time, the second analyzer 20 can map the facial feature points of the visible light image to the thermal image using a calibration-based geometric transform method or the like.

S440 단계에서, 제2 분석부(20)는 열화상 영상에 맵핑된 얼굴 특징점의 온도값을 검출한다. 예를 들어, 제2 분석부(20)는 열화상 영상에 맵핑된 얼굴 특징점들의 위치를 기반으로 얼굴 특징점들 또는 얼굴 특징점이 위치하는 영역들의 온도를 평균값, 최대값, 최소값 등의 온도값으로 검출할 수 있다.In step S440, the second analyzer 20 detects the temperature value of the facial feature point mapped to the thermal image. For example, the second analyzing unit 20 detects the temperature of the regions where the facial feature points or the facial feature points are located based on the positions of the facial feature points mapped to the thermal image as temperature values such as an average value, a maximum value, and a minimum value can do.

예를 들어, 도 6은 가시광선 카메라, 열화상 카메라 및 고속 카메라가 획득한 영상을 예시한 도면이다. 도 6을 참조하면, 도 6의 610 영상은 가시광선 카메라가 획득한 영상으로, 노란색의 박스 영역은 착용형 무선 뇌파 장치(210)가 위치한 영역이고, 빨간색 박스 영역은 얼굴 영역, 코, 눈, 뺨, 목 등이 위치한 영역이다. 그리고, 도 6의 620 영상은 열화상 카메라가 획득한 영상으로, 앞서 전술한 바와 같이, 가시광선 영상에서 검출한 얼굴 특징점을 맵핑한 열화상 영상이다. 이와 같이, 가시광선 영상에서 검출한 얼굴 특징점을 맵핑한 열화상 영상에서 맵핑된 영역의 온도값이 검출되어 분석될 수 있다.For example, FIG. 6 is a diagram illustrating an image acquired by a visible light camera, a thermal imaging camera, and a high-speed camera. 6, the 610 image of FIG. 6 is an image obtained by the visible light camera, the yellow box area is the area where the wearable wireless brain wave device 210 is located, the red box area is the face area, nose, Cheeks, and necks. The 620 image of FIG. 6 is an image obtained by the thermal imaging camera and is a thermal image obtained by mapping the facial feature points detected in the visible ray image, as described above. In this manner, the temperature value of the mapped region can be detected and analyzed in the thermal image in which the facial feature points detected in the visible light image are mapped.

S450 단계에서, 제2 분석부(20)는 검출한 온도값들을 이용하여 얼굴의 온도 변화를 분석한다. 예를 들어, 제2 분석부(20)는 얼굴 특징점들 또는 얼굴 특징점이 위치하는 영역들의 온도 변화를 분석할 수 있으며, 얼굴 특징점이 위치하는 영역들의 온도 변화는 평균 온도값, 최대 온도값, 최소 온도값 등을 이용하여 분석될 수 있다.In step S450, the second analyzer 20 analyzes the temperature change of the face using the detected temperature values. For example, the second analyzer 20 may analyze the temperature change of the areas where the facial feature points or the facial feature points are located, and the temperature change of the areas where the facial feature points are located may be an average temperature value, Temperature values and the like.

예를 들어, 사용자의 공포감이 증가하는 경우, 맥박이 급격히 빨라지거나 얼굴의 특정 영역에서 온도가 높아지거나 낮아지는 특징이 있다. 그래서, 제2 분석부(20)는 귀, 목, 및 볼과 같은 얼굴의 특정 영역에 온도가 높아지거나, 급격하게 변하는 특징들을 이용하여, 사용자의 공포감의 정도를 나타내는 공포 심리상태 추정 데이터를 산출할 수 있다. 즉, 제2 분석부(20)는 얼굴의 온도 변화를 초기 상태 또는 보통 상태에서의 얼굴의 온도와 공포를 느끼는 상태에서의 얼굴의 온도 변화와 비교함으로써, 얼굴의 온도 변화에 따른 공포감 정도를 나타내는 공포 심리상태 추정 데이터를 산출할 수 있다.For example, when the user's fear is increased, the pulse rate is rapidly increased or the temperature in the specific region of the face is increased or decreased. Thus, the second analyzing unit 20 calculates the fear psychological state estimation data indicating the degree of fear of the user by using the features such as the ear, neck, can do. That is, the second analyzing unit 20 compares the temperature change of the face with the temperature change of the face in the initial state or the normal state and the face temperature in the state of feeling fear, The fear psychological state estimation data can be calculated.

제3 분석부(30)는 제2 카메라 장치(400)로부터 눈 영역에 대한 눈 영상을 입력받아 분석하고, 눈 변화에 따른 공포 심리상태 추정 데이터를 산출한다. 이에 대하여 도 5를 참조하여 설명한다.The third analyzer 30 receives and analyzes the eye image of the eye region from the second camera apparatus 400, and calculates the fear psychological state estimation data according to the eye change. This will be described with reference to FIG.

도 5는 눈 영상을 이용한 공포 심리 분석 방법을 나타낸 흐름도이다.5 is a flowchart illustrating a fear psychological analysis method using an eye image.

S510 단계에서, 제3 분석부(30)는 제2 카메라 장치(400)로부터 눈 영역에 대한 눈 영상을 입력받는다. 예를 들어, 고속 카메라(410)는 눈 영역에 대한 눈 영상을 초당 약 70프레임(frame)으로 획득할 수 있다. 여기서, 고속 카메라(410)는 근적외선 조명 장치(420)에 의하여 근적외선 조명이 조사된 눈 영역에 대한 눈 영상을 획득할 수 있다.In step S510, the third analyzer 30 receives the eye image of the eye area from the second camera device 400. [ For example, the high-speed camera 410 may acquire an eye image of the eye region at about 70 frames per second. Here, the high-speed camera 410 can acquire an eye image of an eye region irradiated with near-infrared light by the near-infrared light illuminating device 420.

S520 단계에서, 제3 분석부(30)는 입력받은 눈 영상에서 눈 영역을 검출한다. 예를 들어, 제3 분석부(30)는 RED(Rapid Eye Detection)을 이용하여 눈 영상을 탐색하여 눈 영역을 검출할 수 있다. 다시 도 6을 참조하면, 도 6의 630 영상은 고속 카메라가 획득한 영상으로, 눈 검출 알고리즘을 이용하여 양쪽 눈 영역을 검출한 경우를 나타낸다.In step S520, the third analyzer 30 detects an eye area on the input eye image. For example, the third analyzing unit 30 can detect the eye region by searching the eye image using RED (Rapid Eye Detection). Referring back to FIG. 6, the 630 image of FIG. 6 is an image acquired by a high-speed camera, and both eye regions are detected using an eye detection algorithm.

S530 단계에서, 제3 분석부(30)는 검출한 눈 영역에서 동공을 검출한다. 예를 들어, 제3 분석부(30)는 검출한 눈 영역에 대하여 이진화, 모폴로지, 라벨링 및 타원 경계 검출을 수행하여 눈 영역에서 동공을 검출할 수 있다.In step S530, the third analyzer 30 detects the pupil in the detected eye area. For example, the third analyzer 30 may detect pupil in the eye region by performing binarization, morphology, labeling, and ellipse boundary detection on the detected eye region.

S540 단계에서, 제3 분석부(30)는 검출한 동공의 중심 및 크기를 산출한다.In step S540, the third analyzer 30 calculates the center and size of the detected pupil.

S550 단계에서, 제3 분석부(30)는 산출한 동공의 중심 및 크기를 이용하여, 눈 변화를 분석한다. 예를 들어, 제3 분석부(30)는 동공 중심의 변화, 동공 크기에 따른 눈 깜빡임, 동공 움직임, 눈을 뜨고 있는 동안의 동공 크기 변화 등을 분석할 수 있으며, 이로부터 사용자의 공포감의 정도를 나타내는 공포 심리상태 추정 데이터를 산출할 수 있다. 즉, 제3 분석부(30)는 눈 변화를 초기 상태 또는 보통 상태에서의 눈 변화와 공포를 느끼는 상태에서의 눈 변화와 비교함으로써, 눈 변화에 따른 공포감 정도를 나타내는 공포 심리상태 추정 데이터를 산출할 수 있다.In step S550, the third analyzer 30 analyzes the eye change using the center and the size of the calculated pupil. For example, the third analyzer 30 can analyze changes in the center of the pupil, eye blinking according to the pupil size, pupil movement, pupil size change while the eye is open, and the degree of fear of the user Can be calculated. That is, the third analysis unit 30 calculates the fear psychological state estimation data indicating the degree of fear according to the eye change by comparing the eye change with the eye change in the initial state or the eye change in the normal state and the fear in the state of feeling fear can do.

추정부(40)는 제1 분석부(10), 제2 분석부(20) 및 제3 분석부(30)로부터 각각 뇌파, 얼굴의 온도 변화 및 눈 변화에 따른 공포 심리상태 추정 데이터를 전달받아 결합, 분류 및 분석하여 최종적인 공포 심리상태를 추정한다.The estimating unit 40 receives the fear psychological state estimation data according to the changes in the brain waves, the temperature of the face, and the eye changes from the first analyzing unit 10, the second analyzing unit 20 and the third analyzing unit 30 Combine, categorize and analyze to estimate the ultimate horror state.

예를 들어, 추정부(40)는 보통 상태 또는 공포 매체를 접하기 전에 획득된 사용자의 주관적인 평가 데이터, 뇌파, 얼굴의 온도 변화 및 눈 변화에 따른 공포 심리상태 추정 데이터와, 공포 매체를 접한 이후에 획득된 사용자의 주관적인 평가 데이터, 뇌파, 얼굴의 온도 변화 및 눈 변화에 따른 공포 심리상태 추정 데이터들을 기반으로 한 계속적인 학습을 통하여 보다 정확한 공포 심리상태를 추정할 수 있다.For example, the estimating unit 40 may be configured to estimate the user's subjective evaluation data, brain waves, facial temperature changes, and fear psychological state data according to eye changes obtained before touching the normal state or the fear medium, The more accurate the fear psychological state can be estimated through the continuous learning based on the user's subjective evaluation data, the brain waves, the temperature change of the face, and the estimation data of the fear psychological state according to the eye change.

예를 들어, 추정부(40)는 support vector machines, linear discriminant analysis, multi-layer perceptron, Fuzzy Based Fusion Method, Score Level Fusion 등과 같은 방법을 이용하여, 뇌파, 얼굴의 온도 변화 및 눈 변화에 따른 공포 심리상태 추정 데이터들을 결합하여 차원 축소를 수행하고, 각 데이터별 가중치값을 구하여 접목함으로써, 공포 심리상태 추정 데이터를 분류하여 사전에 조사된 사용자의 주관적인 설문평가를 기반으로 사용자의 공포 심리상태를 정확하게 추정할 수 있다.For example, the estimating unit 40 may use a method such as support vector machines, linear discriminant analysis, multi-layer perceptron, Fuzzy Based Fusion Method, Score Level Fusion, By combining the psychological state estimation data to reduce the size, and by weighting the weight values of each data, it is possible to classify the fear psychological state estimation data and classify the fear psychological state of the user accurately based on the subjective survey evaluation of the user Can be estimated.

여기서, 공포 심리상태의 추정 결과는 공포감 정도를 나타내는 레벨로 산출될 수 있다. 추정부(40)는 뇌파, 얼굴의 온도 변화 및 눈 변화에 따른 공포 심리상태 추정 데이터로부터 공포감 정도를 수치화한 공포 심리상태 추정값을 산출하고, 산출된 공포 심리상태 추정값이 포함되는 범위를 가지는 레벨을 공포 심리상태의 추정 결과로 산출할 수 있다. 예를 들어, 레벨은 다음의 표 1과 같이 나뉠 수 있다.Here, the estimation result of the fear psychological state can be calculated as a level indicating the degree of fear. The estimating unit 40 calculates a fear psychological state estimated value obtained by quantifying the degree of fear from the estimated data of the fear psychological state according to the brain wave, the temperature change of the face, and the eye change, and calculates a level having the range including the calculated fear psychological state estimated value It can be calculated as the estimation result of fear psychological state. For example, the levels can be divided as shown in Table 1 below.

레벨level 내용Contents 1One 공포감을 느끼지 못함I do not feel frightened 22 약간 공포감을 느낌Feeling a bit frightened 33 공포감을 느낌Feeling frightened 44 많이 무서움 또는 공포감을 많이 느낌I feel a lot of fear or a lot of fear 55 너무 무서움Too scary ... ...

한편, 본 발명의 실시예에 따른 공포 심리 분석 방법은 다양한 전자적으로 정보를 처리하는 수단을 통하여 수행될 수 있는 프로그램 명령 형태로 구현되어 저장 매체에 기록될 수 있다. 저장 매체는 프로그램 명령, 데이터 파일, 데이터 구조등을 단독으로 또는 조합하여 포함할 수 있다. Meanwhile, the fear psychological analysis method according to an embodiment of the present invention may be implemented in a form of a program command that can be performed through various electronic means for processing information, and may be recorded in a storage medium. The storage medium may include program instructions, data files, data structures, and the like, alone or in combination.

저장 매체에 기록되는 프로그램 명령은 본 발명을 위하여 특별히 설계되고 구성된 것들이거나 소프트웨어 분야 당업자에게 공지되어 사용 가능한 것일 수도 있다. 저장 매체의 예에는 하드 디스크, 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. 또한 상술한 매체는 프로그램 명령, 데이터 구조 등을 지정하는 신호를 전송하는 반송파를 포함하는 광 또는 금속선, 도파관 등의 전송 매체일 수도 있다. 프로그램 명령의 예에는 컴파일러에 의해 만들어지는 것과 같은 기계어 코드뿐만 아니라 인터프리터 등을 사용해서 전자적으로 정보를 처리하는 장치, 예를 들어, 컴퓨터에 의해서 실행될 수 있는 고급 언어 코드를 포함한다. Program instructions to be recorded on the storage medium may be those specially designed and constructed for the present invention or may be available to those skilled in the art of software. Examples of storage media include magnetic media such as hard disks, floppy disks and magnetic tape, optical media such as CD-ROMs and DVDs, magneto-optical media such as floptical disks, magneto-optical media and hardware devices specifically configured to store and execute program instructions such as ROM, RAM, flash memory, and the like. The above-mentioned medium may also be a transmission medium such as a light or metal wire, wave guide, etc., including a carrier wave for transmitting a signal designating a program command, a data structure and the like. Examples of program instructions include machine language code such as those produced by a compiler, as well as devices for processing information electronically using an interpreter or the like, for example, a high-level language code that can be executed by a computer.

상술한 하드웨어 장치는 본 발명의 동작을 수행하기 위해 하나 이상의 소프트웨어 모듈로서 작동하도록 구성될 수 있으며, 그 역도 마찬가지이다.The hardware devices described above may be configured to operate as one or more software modules to perform the operations of the present invention, and vice versa.

상기에서는 본 발명의 바람직한 실시예를 참조하여 설명하였지만, 해당 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 하기의 특허 청구의 범위에 기재된 본 발명의 사상 및 영역으로부터 벗어나지 않는 범위 내에서 본 발명을 다양하게 수정 및 변경시킬 수 있음을 이해할 수 있을 것이다.
It will be apparent to those skilled in the art that various modifications and variations can be made in the present invention without departing from the spirit or scope of the invention as defined in the appended claims. It will be understood that the invention may be varied and varied without departing from the scope of the invention.

100: 공포 심리 분석 장치
10: 제1 분석부
20: 제2 분석부
30: 제3 분석부
40: 추정부
200: 뇌파 획득 장치
210: 착용형 무선 뇌파 장치
300: 제1 카메라 장치
310: 가시광선 카메라와 열화상 카메라를 결합한 장치
400: 제2 카메라 장치
410: 고속 카메라
420: 근적외선 조명 장치
100: Fear psychological analyzer
10: First analysis section
20: Second analysis section
30: Third analysis section
40:
200: EEG acquisition device
210: Wearable wireless brain wave device
300: first camera device
310: Device combining a visible light camera and a thermal imaging camera
400: second camera device
410: High Speed Camera
420: near-infrared light device

Claims (13)

복수의 뇌파 센서가 획득한 복수의 뇌파 데이터를 생성 및 출력하는 뇌파 획득 장치;
얼굴 영역에 대한 가시광선 영상 및 열화상 영상을 동시에 획득하여 출력하는 제1 카메라 장치;
눈 영역에 대한 눈 영상을 획득하여 출력하는 제2 카메라 장치-상기 제2 카메라 장치는 고속카메라 및 근적외선 조명 장치를 포함함-; 및
상기 뇌파 데이터, 상기 가시광선 영상 및 상기 열화상 영상, 상기 눈 영상을 입력받아 통합적으로 분석하여 뇌파, 얼굴의 온도 변화 및 눈 변화에 따른 공포 심리상태를 추정하는 공포 심리 분석 장치를 포함하되,
상기 공포 심리 분석 장치는,
상기 뇌파 데이터를 입력받아 밴드 별로 구분하여 분석하고, 뇌파에 따른 제1 공포 심리상태 추정 데이터를 산출하는 제1 분석부;
상기 가시광선 영상 및 상기 열화상 영상을 입력 받아 우선 가시광선 영상에서 얼굴 특징 점을 검출하고, 상기 검출된 얼굴 특징 점에 맵핑되는 상기 열화상 영상의 얼굴 특징 점의 온도 값을 검출하고, 얼굴의 온도 변화에 따른 제2 공포 심리상태 추정 데이터를 산출하는 제2 분석부-상기 얼굴 특징 점은 귀, 목 및 볼 중 적어도 하나임-;
상기 근적외선 조명장치로부터 근적외선 조명이 조사된 눈 영역을 상기 고속카메라를 이용하여 촬영한 영상을 입력 받아 분석하고, 동공 중심의 변화, 동공 움직임 및 눈 깜박임 중 적어도 하나의 눈 변화에 따른 제3 공포 심리상태 추정 데이터를 산출하는 제3 분석부; 및
상기 제1 공포 심리상태 추정 데이터, 상기 제2 공포 심리상태 추정 데이터 및 상기 제3 공포 심리상태 추정 데이터를 분류하여 공포 심리상태를 추정하는 추정부를 포함하고,
상기 추정부는 공포 매체를 접하기 전에 획득된 사용자의 주관적인 평가 데이터, 뇌파, 얼굴의 온도 변화 및 눈 변화에 따른 공포 심리상태 추정 데이터와, 공포 매체를 접한 이후에 획득된 사용자의 주관적인 평가 데이터, 뇌파, 얼굴의 온도 변화 및 눈 변화에 따른 공포 심리상태 추정 데이터들을 기반으로 한 계속적인 학습을 통하여 공포 심리 상태를 추정하는 공포 심리 분석 시스템.
An EEG acquisition device for generating and outputting a plurality of EEG data acquired by a plurality of EEG sensors;
A first camera device for simultaneously acquiring and outputting a visible light image and a thermal image for the face region;
A second camera device for acquiring and outputting a snow image for the eye region, the second camera device including a high-speed camera and a near infrared ray illumination device; And
And a fear psychological analyzer for receiving and analyzing the brain wave data, the visible light image, the thermal image, and the eye image to estimate a fear psychological state according to brain waves, temperature change of eyes, and eye changes,
The fear psychological analysis apparatus comprises:
A first analyzing unit for receiving the EEG data and analyzing the EEG data by bands and calculating first fear psychological state estimation data according to brain waves;
A face image detecting unit for detecting a face feature point in a visible light image by first receiving the visible light image and the thermal image, detecting a temperature value of a facial feature point of the thermal image mapped to the detected face feature point, A second analysis unit for calculating second fear psychological state estimation data according to a temperature change, the face feature point being at least one of an ear, a neck and a ball;
The method of claim 1, further comprising the steps of: receiving an image of the eye region irradiated with near-infrared illumination from the near-infrared illumination device using the high-speed camera; A third analyzing unit for calculating state estimation data; And
And an estimator for estimating a fear psychological state by classifying the first fear psychological state estimation data, the second fear psychological state estimation data, and the third fear psychological state estimation data,
The estimating unit estimates the subjective evaluation data of the user obtained before touching the fear medium, the fear wave psychological state estimation data according to the brain wave, the temperature change of the face, and the eye change, the subjective evaluation data of the user obtained after contacting the fear medium, , A fear psychological analysis system that estimates the fear psychological state through continual learning based on the estimated data of the fear psychological state according to the temperature change of the face and the eye change.
제1항에 있어서,
상기 뇌파 획득 장치는 머리에 착용할 수 있는 헤드셋(Headset) 형태로 형성된 착용형 무선 뇌파 장치이고, 뇌로부터 뇌파를 전달받기 위한 복수의 뇌파 센서를 포함하는 것을 특징으로 하는 공포 심리 분석 시스템.
The method according to claim 1,
Wherein the brain wave acquisition device is a wearable wireless brain wave device formed in the form of a headset that can be worn on the head and includes a plurality of brain wave sensors for receiving brain waves from the brain.
삭제delete 삭제delete 삭제delete 삭제delete 삭제delete 삭제delete 삭제delete 공포 심리 분석 장치가 뇌파 데이터, 동시에 획득된 가시광선 영상과 열화상 영상, 눈 영상을 이용하여 공포 심리 분석을 수행하는 방법에 있어서,
복수의 뇌파 센서가 획득한 복수의 뇌파 데이터를 생성 및 출력하는 단계;
얼굴 영역에 대한 가시광선 영상 및 열화상 영상을 동시에 획득하여 출력하는 단계;
눈 영역에 대한 눈 영상을 획득하여 출력하는 단계-상기 눈 영역에 대한 눈 영상을 획득하는 제2 카메라 장치는 고속카메라 및 근적외선 조명 장치를 포함함-; 및
상기 뇌파 데이터, 상기 가시광선 영상 및 상기 열화상 영상, 상기 눈 영상을 입력받아 통합적으로 분석하여 뇌파, 얼굴의 온도 변화 및 눈 변화에 따른 공포 심리상태를 추정하는 단계를 포함하되,
상기 공포 심리 상태를 추정하는 단계는 ,
상기 뇌파 데이터를 입력받아 밴드 별로 구분하여 분석하고, 뇌파에 따른 제1 공포 심리상태 추정 데이터를 산출하는 단계;
상기 가시광선 영상 및 상기 열화상 영상을 입력 받아 우선 가시광선 영상에서 얼굴 특징 점을 검출하는 단계;
상기 검출된 얼굴 특징 점에 맵핑되는 상기 열화상 영상의 얼굴 특징 점의 온도 값을 검출하고, 얼굴의 온도 변화에 따른 제2 공포 심리상태 추정 데이터를 산출하는 단계-상기 얼굴 특징 점은 귀, 목 및 볼 중 적어도 하나임-;
상기 근적외선 조명장치로부터 근적외선 조명이 조사된 눈 영역을 상기 고속카메라를 이용하여 촬영한 영상을 입력 받아 분석하고, 동공 중심의 변화, 동공 움직임 및 눈 깜박임 중 적어도 하나의 눈 변화에 따른 제3 공포 심리상태 추정 데이터를 산출하는 단계; 및
상기 제1 공포 심리상태 추정 데이터, 상기 제2 공포 심리상태 추정 데이터 및 상기 제3 공포 심리상태 추정 데이터를 분류하여 공포 심리상태를 추정하는 단계를 포함하고,
상기 제1 공포 심리상태 추정 데이터, 상기 제2 공포 심리상태 추정 데이터 및 상기 제3 공포 심리상태 추정 데이터를 분류하여 공포 심리상태를 추정하는 단계는
공포 매체를 접하기 전에 획득된 사용자의 주관적인 평가 데이터, 뇌파, 얼굴의 온도 변화 및 눈 변화에 따른 공포 심리상태 추정 데이터와, 공포 매체를 접한 이후에 획득된 사용자의 주관적인 평가 데이터, 뇌파, 얼굴의 온도 변화 및 눈 변화에 따른 공포 심리상태 추정 데이터들을 기반으로 한 계속적인 학습을 통하여 공포 심리 상태를 추정하는 단계를 포함하는 공포 심리 분석 방법.
A method for performing a fear psychological analysis using a brain wave data, a simultaneously obtained visible light ray image, a thermal image, and an eye image,
Generating and outputting a plurality of brain wave data acquired by a plurality of brain wave sensors;
Acquiring and outputting a visible light image and a thermal image for the face region simultaneously;
Acquiring and outputting an eye image for the eye region; and a second camera apparatus for acquiring an eye image for the eye region, the apparatus comprising: a high-speed camera and a near infrared ray illumination device; And
And analyzing the received EEG data, the visible light image, the thermal image, and the eye image, and estimating a fear psychological state according to an EEG, a temperature change of a face, and an eye change,
Wherein the step of estimating the fear psychological state comprises:
Analyzing the EEG data by band and analyzing them, and calculating first fear psychological state estimation data according to brain waves;
Detecting facial feature points in the visible light image by receiving the visible light image and the thermal image;
Detecting a temperature value of a facial feature point of the thermal image mapped to the detected facial feature point and calculating second fear psychological state estimation data according to a temperature change of the face, And at least one of balls;
The method of claim 1, further comprising the steps of: receiving an image of the eye region irradiated with near-infrared illumination from the near-infrared illumination device using the high-speed camera; Calculating state estimation data; And
Classifying the first fear psychological state estimation data, the second fear psychological state estimation data, and the third fear psychological state estimation data to estimate a fear psychological state,
The step of classifying the first fear psychological state estimation data, the second fear psychological state estimation data, and the third fear psychological state estimation data to estimate the fear psychological state
The subjective evaluation data of the user obtained before touching the fear medium, the estimated data of the fear psychological state due to the change of the temperature of the face, the temperature of the face, and the eye change and the subjective evaluation data of the user obtained after contacting the fear medium, And estimating the horror psychological state through continuous learning based on the horror psychological state estimation data according to the temperature change and the eye change.
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Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2007167105A (en) * 2005-12-19 2007-07-05 Olympus Corp Apparatus and method for evaluating mind-body correlation data
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Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2007167105A (en) * 2005-12-19 2007-07-05 Olympus Corp Apparatus and method for evaluating mind-body correlation data
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