KR20170115314A - System and Method for Determining Elderly Using the Imaging Device - Google Patents
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Abstract
본 발명은 영상을 이용한 안면 및 행동특성 분석으로 정확도를 높인 영상 장치를 이용한 고령자 판별 시스템 및 방법에 관한 것으로, 얼굴 특성 및 보행 특성을 기준으로 고령자 판별을 하기 위하여 특정 위치에서 관측 대상자의 영상을 촬영하는 영상 수집 모듈;상기 영상 수집 모듈에서 촬영된 영상을 실시간으로 분석하여 노화 기준 결과값 및 보행 특징값을 산출하여 고령자 판별을 하고 고령자 판별 정보를 서비스 제공 서버로 전송하는 고령자 분석 및 판별 모듈;상기 고령자 분석 및 판별 모듈로부터 전송받은 고령자 판별 정보에 따라 고령자에게 맞춤형 서비스를 제공하는 서비스 제공 서버;를 포함하는 것이다.The present invention relates to a system and a method for identifying an elderly person using an image device with an improved accuracy by analyzing facial and behavioral characteristics using images. In order to identify an elderly person based on facial characteristics and gait characteristics, An elderly person analyzing and discriminating module for analyzing an image taken by the image collecting module in real time and calculating an aging reference result value and a walking characteristic value to discriminate an elderly person and transmitting elderly person discriminating information to a service providing server; And a service providing server for providing a personalized service to the elderly according to the elderly person discrimination information received from the elderly person analyzing and discriminating module.
Description
본 발명은 고령자 판별에 관한 것으로, 구체적으로 영상을 이용한 안면 및 행동특성 분석으로 정확도를 높인 영상 장치를 이용한 고령자 판별 시스템 및 방법에 관한 것이다.The present invention relates to the identification of elderly persons, and more particularly, to a system and method for identifying an elderly person using an image device having improved accuracy by analyzing facial and behavioral characteristics using images.
일반적으로 얼굴 인식 기술은 이미지로부터 추출된 얼굴 특징과 안면 데이터베이스를 서로 비교함으로써 디지털 이미지를 통해 사용자를 자동으로 식별하는 기술을 일컫는다.In general, face recognition technology refers to a technique of automatically identifying a user through a digital image by comparing facial features extracted from the image with a facial database.
이러한 얼굴 인식 기술은 주로 보안 시스템으로 사용되고 있는데, 동일인을 인식하는 기술과, 얼굴의 특징 정보 값을 비교하여 그 얼굴의 표정을 분석하기 위한 기술로 구분할 수 있다.Such a face recognition technology is mainly used as a security system, and it can be classified into a technique for recognizing the same person and a technique for analyzing the facial expression of the face by comparing feature information values of the face.
이와 같은 얼굴 인식 기술은 보안 시스템에 주로 사용되고 있다.Such face recognition technology is mainly used in security systems.
이와 같이 보안시스템에 특화된 얼굴모델 인식 기술은 얼굴의 기하학적 형상(얼굴형, 눈의 위치, 눈썹의 위치 및 모양, 입술 위치 및 모양, 코 위치 및 모양)을 인식하고, DB에 저장된 기하학적 형상과의 매칭을 통해 출입 가능 여부를 판단하는 것이다.As described above, the face recognition technology specialized in the security system recognizes the geometric shape of the face (face type, eye position, eyebrow position and shape, lip position and shape, nose position and shape) It is judged whether or not access is possible through matching.
그러나 이와 같은 보안시스템에 특화된 얼굴모델 인식 기술은 부가적인 서비스의 형태로 나이 인식 결과를 제공하는 것이 가능하나, 정확도가 낮다.However, it is possible to provide age recognition results in the form of additional services, but the accuracy is low.
그리고 안면인식 시스템의 경우에는 사전에 얼굴 특성을 개인 정보화 하여 입력시킨 후 출입구에 설치된 카메라를 통해 입력된 대상의 얼굴 특성을 사전에 입력된 정보와 매칭하여 사용자(출입 가능자)를 구분하는데 활용되고 있다.In the case of the facial recognition system, the facial characteristic is inputted in advance as personal information, and then the facial characteristic of the object inputted through the camera installed in the entrance is matched with the previously inputted information to be used for distinguishing the user .
그러나 이와 같은 안면인식 시스템은 안면윤곽, 눈, 코, 입의 위치 및 생김새, 주름의 위치 및 깊이를 포함한 얼굴 특성이 데이터베이스화되어 사전에 저장되어 있어야 한다.However, such facial recognition systems must be stored in advance as a database of facial characteristics including facial contour, eyes, nose, mouth position and appearance, and location and depth of wrinkles.
따라서, 불특정 다수를 대상으로 한 공공서비스 제공에는 활용이 불가능하고, 얼굴 형태의 변화, 상처, 안경 등 부착물 착용시 정확한 사용자 매칭이 불가능한 문제가 있다.Therefore, it is impossible to utilize it for public service provision targeting an unspecified number of people, and there is a problem in that accurate user matching is impossible when attaching attachments such as changes in face shape, wounds, and glasses.
그리고 생체인식 시스템의 경우에는 보안 SI 분야에서 지문, 홍체 등 개인별 고유의 생체 특성을 암호화하여 활용중에 있다.In the case of biometrics, biometrics such as fingerprint and iris are encrypted and used in the field of security SI.
이와 같은 생체인식 시스템은 금융 및 보안분야에 활용도가 급증하고 있는 분야이나, 인식 단말기에 인식대상 부위를 접촉 또는 근거리ㆍ정위치에 위치시켜야 인식할 수 있다.Such a biometrics system is a field where utilization is increasing rapidly in financial and security fields, but it can be recognized when a recognition target site is located in a contact or a near or fixed position in a recognition terminal.
지문 및 홍체만으로는 고령자를 판별할 수 없으며, 사전 입력된 생체정보와 나이와 관련된 개인정보가 사전에 입력되어야만 생체정보를 이용하여 고령자를 판별할 수 있다.The fingerprint and the iris can not distinguish the elderly person and the elderly person can be discriminated by using the biometric information only when the pre-inputted biometric information and the age-related personal information are input in advance.
따라서, 불특정 다수를 대상으로 한 공공서비스에 활용은 불가능하다.Therefore, it can not be applied to public services targeting an unspecified number of people.
그리고 안면, 걸음걸이와 같이 특정 부위 및 행동 기반의 판별 시스템은 보안 시스템과는 달리 불특정 다수를 대상으로 한 서비스 제공이 가능하나, 판별의 정확도 측면에서 제한이 발생한다.And, it is possible to provide service for unspecified large number of unlike a security system, but there are limitations in the accuracy of discrimination, such as face and gait.
특히, 안면의 경우에는 연령에 관계없이 발생한 노화 및 시술에 의해 판별 정확도가 낮아지며, 행동의 경우에는 장애 및 부상에 의해 판별 오검지가 발생할 수 있다.In particular, in case of face, discrimination accuracy is lowered by aging and operation regardless of age. In case of behavior, discrimination erroneous detection may occur due to disability and injury.
현재 고령자 및 장애인 등의 보행 안전을 위한 기술들을 필요로 하고, 이러한 보행 안전을 위한 기술들은 대상자의 정확한 연령대 판별을 하는 것이 중요하다.At present, it is necessary to provide skills for pedestrian safety of elderly people and persons with disabilities, and it is important to determine the exact age range of the subjects for the techniques for pedestrian safety.
그러나 상기한 종래 기술에서 사용되고 있는 얼굴 인식 및 생체인식 시스템, 안면인식 시스템 등의 경우에는 적용의 한계 및 정확도의 한계가 있어, 고령자의 보행 중에 발생하는 문제를 사전에 방지하기 위한 새로운 기술 개발이 요구되고 있다.However, in the case of the facial recognition, biometric recognition system, facial recognition system and the like which are used in the above-mentioned prior art, there are limitations in application and accuracy, and it is necessary to develop a new technology to prevent a problem that occurs during the walking of the elderly person in advance .
본 발명은 이와 같은 종래 기술의 얼굴 인식 및 생체인식 시스템, 안면인식 시스템 및 연령대 판별의 문제를 해결하기 위한 것으로, 영상을 이용한 안면 및 행동특성 분석으로 정확도를 높인 영상 장치를 이용한 고령자 판별 시스템 및 방법을 제공하는데 그 목적이 있다.The present invention relates to a face recognition and biometric system, a facial recognition system, and an age discrimination problem of the related art, and more particularly, to a system and a method for discriminating an elderly person using an image device having improved accuracy by analyzing facial and behavioral characteristics using images The purpose is to provide.
본 발명은 인간의 노화에 의해 외부적으로 관찰 가능한 특성으로 피부의 노화 및 보행행태의 변화가 있는 것을 이용하여 연령대 판별의 정확도를 높인 영상 장치를 이용한 고령자 판별 시스템 및 방법을 제공하는데 그 목적이 있다.An object of the present invention is to provide a system and a method for discriminating an elderly person using an imaging device that improves the accuracy of age discrimination by utilizing the change in aging and gait behavior of the skin as an externally observable characteristic of human aging .
본 발명은 연령대 판별을 위하여 주름 및 처짐 발생의 얼굴 특징 및 보폭 감소, 잔걸음, 상지 움직임 감소 등의 보행 특성을 조사/분석하여 도출된 결과를 학습시켜 영상으로 정확한 고령자 판별을 가능하도록 한 영상 장치를 이용한 고령자 판별 시스템 및 방법을 제공하는데 그 목적이 있다.The present invention relates to an imaging device capable of discriminating accurate elderly persons by learning the results obtained by investigating / analyzing gait characteristics such as reduction of stride and step, reduction of stride, and reduction of upper limb movement, And an object of the present invention is to provide a system and a method for discriminating an elderly person.
본 발명은 정밀한 측정장치 없이 촬영을 위한 카메라 시스템만으로 고령자를 판별할 수 있으며, 고령자 판별을 통해 고령자의 교차로 접근시 녹색시간 연장, 에스컬레이터 속도 감소 등 고령자에게 맞춤형 서비스 제공이 가능하도록 한 영상 장치를 이용한 고령자 판별 시스템 및 방법을 제공하는데 그 목적이 있다.The present invention can discriminate the elderly person only by a camera system for photographing without a precise measuring device and to provide a personalized service to the elderly such as extension of green time and speed reduction of escalator when an elderly person approaches an intersection by discrimination And an object of the present invention is to provide a system and method for identifying an elderly person.
본 발명의 목적들은 이상에서 언급한 목적들로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 목적들은 아래의 기재로부터 당업자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.The objects of the present invention are not limited to the above-mentioned objects, and other objects not mentioned can be clearly understood by those skilled in the art from the following description.
이와 같은 목적을 달성하기 위한 본 발명에 따른 영상 장치를 이용한 고령자 판별 시스템은 얼굴 특성 및 보행 특성을 기준으로 고령자 판별을 하기 위하여 특정 위치에서 관측 대상자의 영상을 촬영하는 영상 수집 모듈;상기 영상 수집 모듈에서 촬영된 영상을 실시간으로 분석하여 노화 기준 결과값 및 보행 특징값을 산출하여 고령자 판별을 하고 고령자 판별 정보를 서비스 제공 서버로 전송하는 고령자 분석 및 판별 모듈;상기 고령자 분석 및 판별 모듈로부터 전송받은 고령자 판별 정보에 따라 고령자에게 맞춤형 서비스를 제공하는 서비스 제공 서버;를 포함하는 것을 특징으로 한다.According to another aspect of the present invention, there is provided a system for identifying an elderly person using an image device, the apparatus comprising: an image collection module for photographing an image of a person to be observed at a specific location for discriminating an elderly person based on face characteristics and gait characteristics; An elderly person analyzing and discriminating module for analyzing an image photographed by the elderly person in real time to calculate an aging reference result value and a walking characteristic value to discriminate an elderly person and transmitting elderly person discrimination information to a service providing server; And a service providing server for providing a customized service to the elderly according to the discrimination information.
여기서, 상기 서비스 제공 서버에서 제공하는 맞춤형 서비스는, 교차로 신호 제어기에 제어 신호를 전송하여 고령자의 교차로 접근시 녹색시간 연장, 건물 에스컬레이터 제어기에 제어 신호를 전송하여 에스컬레이터 속도 감소, 버스정류장 제어기에 제어 신호를 전송하여 버스정류장 진입하는 운전자에게 고령자 접근중임을 알려 승차 대기 유도를 하는 서비스 항목을 포함하는 것을 특징으로 한다.In this case, the customized service provided by the service providing server transmits a control signal to the intersection signal controller to extend the green time when an elderly person approaches the intersection, send a control signal to the building escalator controller to reduce the escalator speed, To the driver who is entering the bus stop and informs the driver that the elderly person is approaching the vehicle.
그리고 상기 서비스 제공 서버에서 제공하는 맞춤형 서비스는, 고령자 인지 및 무임승차 통로 이용, 매표단말기에서 고령자 맞춤형 UI 및 컨텐츠 제공, 고령자 인지 및 노선정보 제공, 고령자 횡단보도 진입 시 교통신호 현시 조절 및 진입 차량에게 정보 제공, 탑승 자동차 운전보조안내 서비스 제공, 엘리베이터 개폐속도 조절, 대상 건물 내부 안내시스템 작동, 탑승 시 무빙워크의 속도 조절, 맞춤형 컨텐츠 송출, ATM기기에서 고령자 맞춤형 UI 제공, 출입관리/통합관제, 고객구매분석/고객대응, 광고효과 분석의 서비스 항목을 더 포함하는 것을 특징으로 한다.The personalized service provided by the service providing server may be a service provided to the elderly person, a free riding passage use, an elderly person customized UI and contents provision in a ticket terminal, an elderly person recognition and route information provision, Providing information, providing driving assistance information for boarding cars, adjusting the elevator opening / closing speed, operating the guidance system inside the target building, adjusting the speed of the moving walk on boarding, customized contents transmission, providing customized UI for the elderly in ATM devices, Purchase analysis / customer response, and advertisement effect analysis.
그리고 상기 고령자 분석 및 판별 모듈은, 관측 대상자의 얼굴 영상에서 고령자 판별을 위한 노화 기준 결과값을 산출하는 얼굴 분석 모듈과,영상에서 관측 대상자의 분석하여 보행 변수를 기준으로 보행 특징값을 산출하는 보행 분석 모듈을 포함하는 것을 특징으로 한다.The elderly person analyzing and discriminating module includes a face analyzing module for calculating an aging reference result value for discriminating the elderly person from a face image of a person to be observed and a gait calculating module for calculating a gait characteristic value based on the gait variable And an analysis module.
그리고 상기 얼굴 분석 모듈은, 영상 수집 모듈에서 수집된 영상에서 관측 대상자의 얼굴 영상을 캡춰하는 영상 캡춰부와,캡춰된 얼굴 영상에서 노화 발생 지점을 관측하여 전역적 특징과 지점별 특징을 이용하여 고령자 판별을 위한 관측 결과를 획득하는 노화 발생 지점 관측부와,일반 고령자를 대상으로 얼굴 특징을 수집하고, 수집된 결과를 일반화시킨 모형을 구축하는 판별 모델 구축부와,노화 발생 지점 관측부에서 획득된 얼굴 노화 정보를 판별 모델 구축부에 구축된 판별 모델값과 비교하여 노화 기준 결과값을 산출하는 노화 기준 결과 출력부를 포함하는 것을 특징으로 한다.The face analysis module includes an image capturing unit for capturing an image of a face of a person to be observed in the image collected by the image collecting module, and an image capturing unit for observing the point of occurrence of aging in the captured face image, A discrimination model building unit for acquiring observation results for discrimination, a discrimination model building unit for collecting facial features and generalizing the collected results to general elderly people, And an aging reference result output unit for calculating aging reference result values by comparing face aging information with discrimination model values constructed in the discrimination model construction unit.
그리고 보행 분석 모듈은, 보행 변수를 기준으로 고령자 판별을 위한 분석을 하는 보행 변수 기준 분석부와,보행 변수 기준 분석부의 분석 결과를 기준으로 보행 특징값을 산출하는 보행 특성 기준 결과 산출부와,노화 기준 결과값과 보행 특징값을 기준으로 고령자 판별을 하고 고령자 판별 정보를 출력하는 고령자 판별 결과 출력부를 포함하는 것을 특징으로 한다.The gait analysis module includes a gait parameter reference analyzing unit for analyzing the elderly person based on the gait parameter, a gait characteristic reference result calculating unit for calculating gait feature values based on the analysis results of the gait parameter reference analyzing unit, And an elderly person discrimination result output unit for discriminating the elderly person based on the reference result value and the walking characteristic value and outputting the elderly person discrimination information.
그리고 보행 변수는, 보행 속도(Walking Speed), 보행 비(Walk Ratio), 활보장(Stride Length), 보간(Step Width), 보폭(Step Length), 보행률(Cadence), 어깨 움직임 각도(Angle of Shoulder), 몸의 움직임(Pelvic Frontal Move), 발목 각도(Angle of Ankle), 발들림 정도(Foot Clearance), 신체 중심 변화(Center of Mass), 지면 반발력(Ground Reaction Force), 골반 기울기(Pelvic Tilt), 발목 관절 근력(Joint torque at ankle), 무릎 굽힘 최대 근력(Peak torque at knee-flexion), 무릎 폄 최대 근력(Peak torque at knee-extension) 항목을 포함하고, 이 항목들 전체 또는 이들 항목 중에서 선택되는 항목들을 조합하여 사용하는 것을 특징으로 한다.Walking Speed, Walk Ratio, Stride Length, Step Width, Step Length, Walking Rate, Cadence, Angle of Shoulder, (Pelvic Tilt), Pelvic Tilt (Pelvic Tilt), Pelvic Tilt (Pelvic Tilt), Pelvic Tilt (Pelvic Tilt), Pelvic Tilt ), Ankle joint torque (ankle), peak torque at knee-flexion, and peak torque at knee-extension. And the selected items are used in combination.
다른 목적을 달성하기 위한 본 발명에 따른 영상 장치를 이용한 고령자 판별 방법은 특정 위치에 설치되는 영상 수집 모듈에서 수집된 영상에서 관측 대상자의 얼굴 영상을 캡춰하는 단계;캡춰된 얼굴 영상에서 노화 발생 지점을 관측하여 전역적 특징과 지점별 특징을 이용하여 고령자 판별을 위한 얼굴 노화 정보를 획득하는 단계;획득된 얼굴 노화 정보를 구축된 판별 모델값과 비교하여 노화 기준 결과값을 산출하는 단계;특정 위치에서 촬영되는 영상에서 보행 변수를 기준으로 보행 특징값을 산출하는 단계;노화 기준 결과값 및 보행 특징값을 이용하여 최종적으로 고령자 판별을 하여 판단 결과를 서비스 제공 서버로 전송하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 한다.According to another aspect of the present invention, there is provided a method for identifying an elderly person using a video device, the method comprising: capturing a face image of an observer in an image collected by an image collection module installed at a specific location; Acquiring facial aging information for identifying the elderly person using global features and point-specific features, calculating an aging reference result value by comparing the obtained facial aging information with the constructed discriminant model values, Calculating a gait feature value based on the gait parameter in the image to be photographed, determining the elderly person finally using the gait reference result value and the gait feature value, and transmitting the determination result to the service providing server .
여기서, 보행 특징값을 산출하는 단계에서 사용되는 보행 변수는, 보행 속도(Walking Speed), 보행 비(Walk Ratio), 활보장(Stride Length), 보간(Step Width), 보폭(Step Length), 보행률(Cadence), 어깨 움직임 각도(Angle of Shoulder), 몸의 움직임(Pelvic Frontal Move), 발목 각도(Angle of Ankle), 발들림 정도(Foot Clearance), 신체 중심 변화(Center of Mass), 지면 반발력(Ground Reaction Force), 골반 기울기(Pelvic Tilt), 발목 관절 근력(Joint torque at ankle), 무릎 굽힘 최대 근력(Peak torque at knee-flexion), 무릎 폄 최대 근력(Peak torque at knee-extension) 항목을 포함하고, 이 항목들 전체 또는 이들 항목 중에서 선택되는 항목들을 조합하여 사용하는 것을 특징으로 한다.Here, the walking parameters used in the step of calculating the walking characteristic values include walking speed, walk ratio, stride length, step width, step length, walking speed, The results of this study are summarized as follows: (1) Cadence, Angle of Shoulder, Pelvic Frontal Move, Angle of Ankle, Foot Clearance, Center of Mass, (Pelvic Tilt), Joint torque at ankle, Peak torque at knee-flexion, and Peak torque at knee-extension. And all or a combination of the items selected from these items is used.
그리고 얼굴 노화 정보를 획득하는 단계에서, 얼굴 이미지의 전역적 특징은 외모, 형태를 기준으로 하고, 지점별 특징은 주름, 피부 상태를 기준으로 하는 것을 특징으로 한다.In the step of acquiring facial aging information, the global features of the facial image are based on the appearance and the shape, and the features of the facial features are based on the wrinkles and the skin condition.
이와 같은 본 발명에 따른 영상 장치를 이용한 고령자 판별 시스템 및 방법은 다음과 같은 효과를 갖는다.The system and method for identifying the elderly using the imaging apparatus according to the present invention have the following effects.
첫째, 영상 장치를 이용한 고령자 판별시에 피부의 노화에 의한 안면 특성 및 보행 행태 변화에 의한 행동특성 분석으로 정확도를 높일 수 있다.First, it can improve accuracy by analyzing behaviors of facial characteristics and gait behavior due to aging of skin during screening of elderly people using imaging devices.
둘째, 주름 및 처짐 발생의 얼굴 특징 및 보폭 감소, 잔걸음, 상지 움직임 감소 등의 보행 특성을 조사/분석하여 도출된 결과를 학습시켜 영상으로 정확한 고령자 판별이 가능하다.Secondly, it is possible to discriminate accurate elderly person by image by studying the result obtained by investigating / analyzing gait characteristics such as reduction in face feature and stride, wrinkling, and reduction of upper limb movement of wrinkles and sagging.
셋째, 정밀한 측정장치 없이 촬영을 위한 카메라 시스템만으로 고령자를 판별할 수 있어 저비용으로 시스템 구축 및 활용, 유지보수가 가능하다.Third, it is possible to distinguish the elderly person only by the camera system for shooting without a precise measuring device, and it is possible to construct, use and maintain the system at low cost.
넷째, 고령자 판별을 통해 고령자의 교차로 접근시 녹색시간 연장, 에스컬레이터 속도 감소, 버스정류장에서 운전자에게 고령자 접근중임을 알려 승차 대기 유도 등 고령자에게 맞춤형 서비스 제공이 가능하도록 한다.Fourth, it is possible to provide customized service to elderly people by elderly person identification, such as green time extension, escalator speed reduction at the intersection of elderly people approaching, and induction of waiting for driver by bus driver.
다섯째, 고령자 전용 카드 등 개인정보가 포함된 별도의 장치 없이 고령자를 판별하는 것이 가능하여 사용 편리성 및 적용성을 높일 수 있다.Fifth, it is possible to distinguish the elderly person without a separate device including personal information such as a card for elderly persons, thereby enhancing usability and applicability.
도 1은 본 발명에 따른 고령자 얼굴 특성 관측 지점을 나타낸 구성도
도 2a와 도 2b는 본 발명에 따른 고령자 판별을 위한 어깨 및 골반 움직임 각도 변화 특성 그래프
도 3은 본 발명에 따른 영상 장치를 이용한 고령자 판별 시스템의 구성도
도 4는 본 발명에 따른 얼굴 분석 모듈의 상세 구성도
도 5는 본 발명에 따른 보행 분석 모듈의 상세 구성도
도 6은 본 발명에 따른 영상 장치를 이용한 고령자 판별 방법을 나타낸 플로우 차트Fig. 1 is a diagram showing a point of observation of an elderly person's face characteristic according to the present invention
FIGS. 2A and 2B are graphs showing changes in the angle of shoulder and pelvis movement for discriminating the elderly according to the present invention
3 is a block diagram of an elderly person discrimination system using a video apparatus according to the present invention
4 is a detailed configuration diagram of a face analysis module according to the present invention
5 is a detailed block diagram of a gait analysis module according to the present invention.
6 is a flowchart showing a method for discriminating an elderly person using a video apparatus according to the present invention
이하, 본 발명에 따른 영상 장치를 이용한 고령자 판별 시스템 및 방법의 바람직한 실시 예에 관하여 상세히 설명하면 다음과 같다.Hereinafter, a preferred embodiment of a system and method for identifying an elderly person using a video device according to the present invention will be described in detail.
본 발명에 따른 영상 장치를 이용한 고령자 판별 시스템 및 방법의 특징 및 이점들은 이하에서의 각 실시 예에 대한 상세한 설명을 통해 명백해질 것이다.The features and advantages of the system and method for identifying elderly persons using the imaging apparatus according to the present invention will be apparent from the following detailed description of each embodiment.
도 1은 본 발명에 따른 고령자 얼굴 특성 관측 지점을 나타낸 구성도이고, 도 2a와 도 2b는 본 발명에 따른 고령자 판별을 위한 어깨 및 골반 움직임 각도 변화 특성 그래프이다.FIG. 1 is a block diagram showing a point of observation of a face characteristic of the elderly according to the present invention, and FIGS. 2a and 2b are graphs of change in shoulder and pelvis movement angle for discriminating elderly people according to the present invention.
본 발명은 인간의 노화에 의해 외부적으로 관찰 가능한 특성으로 피부의 노화 및 보행행태의 변화가 있는 것을 이용하여 연령대 판별의 정확도를 높인 것이다.The present invention improves the accuracy of age discrimination by utilizing the change in aging and gait behavior of skin as an externally observable characteristic of human aging.
본 발명은 연령대 판별을 위하여 주름 및 처짐 발생의 얼굴 특징 및 보폭 감소, 잔걸음, 상지 움직임 감소 등의 보행 특성을 조사/분석하여 도출된 결과를 학습시켜 영상으로 정확한 고령자 판별을 하는 것이다.The present invention examines the gait characteristics of wrinkles and sagging, such as facial features and stride reduction, stepping, and upper limb motion reduction, and learns the results to identify accurate elderly people by images.
이를 위한 본 발명에 따른 영상 장치를 이용한 고령자 판별 시스템 및 방법은 얼굴 및 보행 특성을 이용하여 고령자를 판별하는 구성을 포함한다.To this end, the system and method for identifying an elderly person using a video device according to the present invention includes a configuration for discriminating an elderly person using a face and a walking characteristic.
먼저, 고령자 얼굴 특성 분석 및 판별은 고령자 얼굴의 노화발생 지점의 관측 및 분석에 의해 이루어진다.First, the analysis and discrimination of the aged person 's face characteristics are made by observing and analyzing the points of aging of the elderly person' s face.
고령자 얼굴의 노화발생 지점은 일 예로 도 1에서와 같이, 총 9개 부위 18개 지점에서 관측 가능하다.As shown in FIG. 1, for example, aging occurrence points of the elderly face can be observed at 18 points in a total of 9 regions.
그리고 고령자 얼굴 이미지의 전역적 특징(외모, 형태)과 지점별 특징(주름, 피부)을 이용하여 고령자 판별한다.The elderly are identified by using the global features (appearance, shape) and the features (wrinkles, skin) of the elderly face images.
또한, 일반 고령자를 대상으로 얼굴 특징을 수집하고, 수집된 결과를 일반화시킨 모형을 구축하고, 구축된 모형과 비교를 통해 고령자 여부를 판별하여 정확성을 높인다.In addition, we collect facial features for general elderly people, build a model that generalizes the collected results, and compare them with established models to determine the elderly person and improve the accuracy.
이와 같은 얼굴 특성은 근접한 거리에서만 측정 가능하며, 얼굴에 부착하는 안경을 포함한 장신구에 의해 오판별이 발생될 수 있다.Such facial characteristics can be measured only at a close distance, and false discrimination may occur due to ornaments including glasses attached to the face.
따라서, 본 발명에서는 고령자 보행 특성을 기준으로 고령자를 재판별하는 구성을 더 포함하여 판별 정확도를 높인다.Therefore, in the present invention, the discrimination accuracy is further improved by further including a configuration for discriminating the elderly based on the walking characteristics of the elderly.
보행 특성을 이용하여 고령자를 판별하는 구성은 다음과 같다.The configuration for determining the elderly person using the walking characteristics is as follows.
고령자가 일반인 대비 보행속도가 감소하는 것은 알려진 사실이나, 부상 등으로 인해 보행속도를 낮게 유지하는 일반인이 있을 경우 오검지가 발생할 수 있다.It is a known fact that the walking speed of the elderly person is lower than that of the general person, but erroneous detection can occur when there is a general person keeping the walking speed low due to injuries.
본 발명에서는 이를 보완하기 위해 일반인과 고령자를 구분(일반인 대비 평균 85% 미만)할 수 있는 보폭, 보간, 걸음 너비 및 걸음특성 즉, 잔걸음, 보행률(Cadence) 등을 판별을 위한 보행 변수로 활용한다.In order to compensate for this, the present invention utilizes stride, interpolation, step width and step characteristics (ie, stepping, walking) that can distinguish the general public and the elderly do.
구체적으로 보행 특성을 이용한 판별에 이용되는 보행 변수는, 표 1에서와 같이, 보행 속도(Walking Speed), 보행 비(Walk Ratio), 활보장(Stride Length), 보간(Step Width), 보폭(Step Length), 보행률(Cadence), 어깨 움직임 각도(Angle of Shoulder), 몸의 움직임(Pelvic Frontal Move)이 사용될 수 있는데, 이로 제한되지 않는다.Specifically, the walking parameters used in the discrimination using the walking characteristics are as follows: Walking Speed, Walk Ratio, Stride Length, Step Width, Step (Step) Length, Gait, Cadence, Angle of Shoulder, and Pelvic Frontal Move may be used.
이외에도 보행 특성을 이용한 판별에 이용될 수 있는 보행 변수는 발목 각도(Angle of Ankle), 발들림 정도(Foot Clearance), 신체 중심 변화(Center of Mass), 지면 반발력(Ground Reaction Force), 골반 기울기(Pelvic Tilt), 발목 관절 근력(Joint torque at ankle), 무릎 굽힘 최대 근력(Peak torque at knee-flexion), 무릎 폄 최대 근력(Peak torque at knee-extension)을 포함하고, 이로 제한되지 않는다.In addition, the gait parameters that can be used for the discrimination using gait characteristics are: Angle of Ankle, Foot Clearance, Center of Mass, Ground Reaction Force, Pelvic Tilt But are not limited to, Pelvic Tilt, Joint torque at ankle, Peak torque at knee-flexion, Peak torque at knee-extension.
도 2a와 도 2b에서와 같이, 일반인(녹색(Normal))의 움직임과 고령자(붉은 점선(Left side) 및 파란 실선(Right side))의 움직임은 차이가 있다.As shown in FIGS. 2A and 2B, there is a difference between movement of the general person (green) and movement of the elderly person (left side and right side).
특히, 보행시 일반인의 어깨의 움직임은 일정한 진폭을 유지하며 반복되는 반면, 고령자는 일반인 대비 49% 수준의 움직임만 보인다.Especially, while the movement of the shoulder of the general public is maintained at a constant amplitude while walking, the elderly people only move about 49% of the time.
골반의 움직임은 도 2b의 그래프와 같이 움직임 각도 변화는 나타나지 않은 반면, 표 1에서와 같이 몸의 움직임(Pelvic Frontal Move)은 중심 잡기가 어려워 짐에 따라 일반인 대비 111% 증가하는 것을 알 수 있다.As shown in the graph of FIG. 2B, the movement of the pelvis is not changed. On the other hand, as shown in Table 1, the movement of the body (Pelvic Frontal Move) is 111% higher than that of the general person.
본 발명은 이와 같은 움직임을 이용하여 고령자와 일반인을 최종 판별한다.The present invention finally discriminates the elderly person and the general person by using such a movement.
이와 같은 본 발명에 따른 영상 장치를 이용한 고령자 판별 시스템 및 방법을 더 구체적으로 설명하면 다음과 같다.The system and method for discriminating elderly people using the image device according to the present invention will be described in more detail as follows.
도 3은 본 발명에 따른 영상 장치를 이용한 고령자 판별 시스템의 구성도이다.3 is a configuration diagram of an elderly person discrimination system using a video apparatus according to the present invention.
그리고 도 4는 본 발명에 따른 얼굴 분석 모듈의 상세 구성도이고, 도 5는 본 발명에 따른 보행 분석 모듈의 상세 구성도이다.FIG. 4 is a detailed block diagram of a facial analysis module according to the present invention, and FIG. 5 is a detailed block diagram of a gait analysis module according to the present invention.
본 발명에 따른 영상 장치를 이용한 고령자 판별 장치는 도 3에서와 같이, 얼굴 특성 및 보행 특성을 기준으로 고령자 판별을 하기 위하여 특정 위치에서 관측 대상자의 영상을 촬영하는 영상 수집 모듈(100)과, 영상 수집 모듈(100)에서 촬영된 영상을 실시간으로 분석하여 노화 기준 결과값 및 보행 특징값을 산출하여 고령자 판별을 하고 고령자 판별 정보를 서비스 제공 서버로 전송하는 고령자 분석 및 판별 모듈(200)과, 고령자 분석 및 판별 모듈(200)로부터 전송받은 고령자 판별 정보에 따라 고령자에게 맞춤형 서비스를 제공하는 서비스 제공 서버(300)를 포함한다.As shown in FIG. 3, the apparatus for discriminating an elderly person using the imaging apparatus according to the present invention includes an
여기서, 상기 서비스 제공 서버(300)에서 제공하는 맞춤형 서비스는, 교차로 신호 제어기에 제어 신호를 전송하여 고령자의 교차로 접근시 녹색시간 연장, 건물 에스컬레이터 제어기에 제어 신호를 전송하여 에스컬레이터 속도 감소, 버스정류장 제어기에 제어 신호를 전송하여 버스정류장 진입하는 운전자에게 고령자 접근중임을 알려 승차 대기 유도를 하는 서비스 항목을 포함할 수 있다.In this case, the customized service provided by the
본 발명에서 영상 수집 모듈(100)의 설치 위치에 따라 다른 고령자 맞춤형 서비스 항목을 포함할 수 있음은 당연하다.It is natural that the present invention may include other elderly person customized service items depending on the installation position of the
예를 들어, 고령자 인지 및 무임승차 통로 이용, 매표단말기에서 고령자 맞춤형 UI 및 컨텐츠 제공, 고령자 인지 및 노선정보 제공, 고령자 횡단보도 진입 시 교통신호 현시 조절 및 진입 차량에게 정보 제공, 탑승 자동차 운전보조안내 서비스 제공, 엘리베이터 개폐속도 조절, 대상 건물 내부 안내시스템 작동, 탑승 시 무빙워크의 속도 조절, 맞춤형 컨텐츠 송출, ATM기기에서 고령자 맞춤형 UI 제공, 출입관리/통합관제, 고객구매분석/고객대응, 광고효과 분석 등의 서비스 항목을 고령자에게 제공할 수 있고, 이로 제한되지 않는다.For example, it provides elderly person identification and route information, elderly person crossing, traffic signal display control, information on entering vehicles, driving assistance for boarding car, etc. Service provision, elevator opening / closing speed control, operation of guide system inside the target building, speed control of moving walk on board, customized contents transmission, provision of customized UI for elderly people in ATM devices, access control / integrated control, customer purchase analysis / Analysis, and the like, to an elderly person.
그리고 고령자 분석 및 판별 모듈(200)은 관측 대상자의 얼굴 영상에서 고령자 판별을 위한 노화 기준 결과값을 산출하는 얼굴 분석 모듈(210)과, 영상에서 관측 대상자의 분석하여 보행 변수를 기준으로 보행 특징값을 산출하는 보행 분석 모듈(220)을 포함한다.The elderly person analysis and
그리고 얼굴 분석 모듈(210)은 도 4에서와 같이, 영상 수집 모듈(100)에서 수집된 영상에서 관측 대상자의 얼굴 영상을 캡춰하는 영상 캡춰부(41)와, 캡춰된 얼굴 영상에서 노화 발생 지점을 관측하여 전역적 특징과 지점별 특징을 이용하여 고령자 판별을 위한 관측 결과를 획득하는 노화 발생 지점 관측부(42)와, 일반 고령자를 대상으로 얼굴 특징을 수집하고, 수집된 결과를 일반화시킨 모형을 구축하는 판별 모델 구축부(40)와, 노화 발생 지점 관측부(42)에서 획득된 얼굴 노화 정보를 판별 모델 구축부(40)에 구축된 판별 모델값과 비교하여 노화 기준 결과값을 산출하는 노화 기준 결과 출력부(44)를 포함한다.4, the
그리고 보행 분석 모듈(220)은 도 5에서와 같이, 보행 속도(Walking Speed), 보행 비(Walk Ratio), 활보장(Stride Length), 보간(Step Width), 보폭(Step Length), 보행률(Cadence), 어깨 움직임 각도(Angle of Shoulder), 몸의 움직임(Pelvic Frontal Move), 발목 각도(Angle of Ankle), 발들림 정도(Foot Clearance), 신체 중심 변화(Center of Mass), 지면 반발력(Ground Reaction Force), 골반 기울기(Pelvic Tilt), 발목 관절 근력(Joint torque at ankle), 무릎 굽힘 최대 근력(Peak torque at knee-flexion), 무릎 폄 최대 근력(Peak torque at knee-extension)의 보행 변수를 기준으로 고령자 판별을 위한 분석을 하는 보행 변수 기준 분석부(51)와, 보행 변수 기준 분석부(51)의 분석 결과를 기준으로 보행 특징값을 산출하는 보행 특성 기준 결과 산출부(52)와, 노화 기준 결과값과 보행 특징값을 기준으로 고령자 판별을 하고 고령자 판별 정보를 출력하는 고령자 판별 결과 출력부(53)를 포함한다.5, the walking
이와 같은 구성을 갖는 본 발명에 따른 영상 장치를 이용한 고령자 판별 장치의 제어 동작은 다음과 같이 이루어진다.The control operation of the elderly person discrimination apparatus using the video apparatus according to the present invention having the above-described configuration is performed as follows.
도 6은 본 발명에 따른 영상 장치를 이용한 고령자 판별 방법을 나타낸 플로우 차트이다.6 is a flowchart showing a method of discriminating an elderly person using a video apparatus according to the present invention.
먼저, 영상 수집 모듈(100)에서 수집된 영상에서 관측 대상자의 얼굴 영상을 캡춰한다.(S601)First, the face image of the observer is captured from the image collected by the image collection module 100 (S601)
이어, 캡춰된 얼굴 영상에서 노화 발생 지점을 관측하여 전역적 특징과 지점별 특징을 이용하여 고령자 판별을 위한 관측 결과를 획득한다.(S602)Next, an observation point for the elderly person is obtained using the global feature and the point-specific feature by observing the point of occurrence of aging in the captured face image (S602)
여기서, 고령자 얼굴 이미지의 전역적 특징은 외모, 형태를 기준으로 하고, 지점별 특징은 주름, 피부 상태를 기준으로 할 수 있다.Here, the global characteristics of the elderly person's face image are based on the appearance and the shape, and the characteristic of the point can be based on the wrinkle and the skin condition.
그리고 획득된 얼굴 노화 정보를 구축된 판별 모델값과 비교하여 노화 기준 결과값을 산출한다.(S603)Then, the aging reference result value is calculated by comparing the obtained aging information with the constructed discrimination model value (S603)
이어, 특정 위치에서 촬영되는 영상에서 관측 대상자의 보폭, 보간, 걸음 너비 및 걸음 특성의 보행 변수를 기준으로 보행 특징값을 산출한다.(S604)Next, in step S604, the gait characteristic value is calculated based on the walking parameters of the observer, the interpolation, the width of the step, and the walking characteristics in the image taken at the specific position.
그리고 노화 기준 결과값 및 보행 특징값을 이용하여 최종적으로 고령자 판별을 하여 판단 결과를 서비스 제공 서버로 전송한다.(S605)Finally, the aged person is finally identified using the aging reference result value and the walking characteristic value, and the judgment result is transmitted to the service providing server (S605)
여기서, 보행 특성을 이용한 판별 변수는 보행 속도(Walking Speed), 보행 비(Walk Ratio), 활보장(Stride Length), 보간(Step Width), 보폭(Step Length), 보행률(Cadence), 어깨 움직임 각도(Angle of Shoulder), 몸의 움직임(Pelvic Frontal Move), 발목 각도(Angle of Ankle), 발들림 정도(Foot Clearance), 신체 중심 변화(Center of Mass), 지면 반발력(Ground Reaction Force), 골반 기울기(Pelvic Tilt), 발목 관절 근력(Joint torque at ankle), 무릎 굽힘 최대 근력(Peak torque at knee-flexion), 무릎 폄 최대 근력(Peak torque at knee-extension)이 사용될 수 있는데, 이로 제한되지 않는다.Here, the discriminant variables using the walking characteristics include a walking speed, a walk ratio, a stride length, a step width, a step length, a walking rate (Cadence), a shoulder motion The angle of the shoulder, the pelvic frontal movement, the angle of the ankle, the foot clearance, the center of mass, the ground reaction force, Pelvic Tilt, Joint torque at ankle, Peak torque at knee-flexion, and Peak torque at knee-extension may be used, but are not limited thereto .
이상에서 설명한 본 발명에 따른 영상 장치를 이용한 고령자 판별 시스템 및 방법은 인간의 노화에 의해 외부적으로 관찰 가능한 특성으로 피부의 노화 및 보행행태의 변화가 있는 것을 이용하여 연령대 판별을 가능하도록 하여 정밀한 측정장치 없이 촬영을 위한 카메라 시스템만으로 고령자를 판별할 수 있으며, 고령자 판별을 통해 고령자의 교차로 접근시 녹색시간 연장, 에스컬레이터 속도 감소 등 고령자에게 맞춤형 서비스 제공이 가능하도록 한 것이다.As described above, the system and method for discriminating the elderly using the imaging apparatus according to the present invention can discriminate the age by using the change of aging and gait behavior of the skin, which is externally observable by human aging, It is possible to distinguish the elderly person only by the camera system for shooting without a device, and to provide the elderly person with customized service such as green time extension and escalator speed reduction when the elderly person approaches the intersection by discrimination.
이상에서의 설명에서와 같이 본 발명의 본질적인 특성에서 벗어나지 않는 범위에서 변형된 형태로 본 발명이 구현되어 있음을 이해할 수 있을 것이다.As described above, it will be understood that the present invention is implemented in a modified form without departing from the essential characteristics of the present invention.
그러므로 명시된 실시 예들은 한정적인 관점이 아니라 설명적인 관점에서 고려되어야 하고, 본 발명의 범위는 전술한 설명이 아니라 특허청구 범위에 나타나 있으며, 그와 동등한 범위 내에 있는 모든 차이점은 본 발명에 포함된 것으로 해석되어야 할 것이다.It is therefore to be understood that the specified embodiments are to be considered in an illustrative rather than a restrictive sense and that the scope of the invention is indicated by the appended claims rather than by the foregoing description and that all such differences falling within the scope of equivalents thereof are intended to be embraced therein It should be interpreted.
100. 영상 수집 모듈 200. 고령자 분석 및 판별 모듈
300. 서비스 제공 서버100.
300. Service providing server
Claims (10)
상기 영상 수집 모듈에서 촬영된 영상을 실시간으로 분석하여 노화 기준 결과값 및 보행 특징값을 산출하여 고령자 판별을 하고 고령자 판별 정보를 서비스 제공 서버로 전송하는 고령자 분석 및 판별 모듈;
상기 고령자 분석 및 판별 모듈로부터 전송받은 고령자 판별 정보에 따라 고령자에게 맞춤형 서비스를 제공하는 서비스 제공 서버;를 포함하는 것을 특징으로 하는 영상 장치를 이용한 고령자 판별 시스템.An image collecting module for photographing an image of a person to be observed at a specific position in order to discriminate an elderly person based on a facial characteristic and a walking characteristic;
An elderly person analyzing and discriminating module for analyzing an image photographed by the image collecting module in real time and calculating an aging reference result value and a walking characteristic value to discriminate an elderly person and transmitting elderly person discriminating information to a service providing server;
And a service providing server for providing a customized service to the elderly according to the elderly person discrimination information transmitted from the elderly person analyzing and discriminating module.
교차로 신호 제어기에 제어 신호를 전송하여 고령자의 교차로 접근시 녹색시간 연장,
건물 에스컬레이터 제어기에 제어 신호를 전송하여 에스컬레이터 속도 감소,
버스정류장 제어기에 제어 신호를 전송하여 버스정류장 진입하는 운전자에게 고령자 접근중임을 알려 승차 대기 유도를 하는 서비스 항목을 포함하는 것을 특징으로 하는 영상 장치를 이용한 고령자 판별 시스템.The service providing server according to claim 1, wherein the customized service provided by the service providing server comprises:
The control signal is transmitted to the intersection signal controller to extend the green time when the elderly approach the intersection,
By sending a control signal to the building escalator controller,
And a service item for transferring a control signal to a bus stop controller to inform a driver entering the bus stop that the elderly person is approaching, and inducing a waiting for a ride.
고령자 인지 및 무임승차 통로 이용, 매표단말기에서 고령자 맞춤형 UI 및 컨텐츠 제공, 고령자 인지 및 노선정보 제공, 고령자 횡단보도 진입 시 교통신호 현시 조절 및 진입 차량에게 정보 제공, 탑승 자동차 운전보조안내 서비스 제공, 엘리베이터 개폐속도 조절, 대상 건물 내부 안내시스템 작동, 탑승 시 무빙워크의 속도 조절, 맞춤형 컨텐츠 송출, ATM기기에서 고령자 맞춤형 UI 제공, 출입관리/통합관제, 고객구매분석/고객대응, 광고효과 분석의 서비스 항목을 더 포함하는 것을 특징으로 하는 영상 장치를 이용한 고령자 판별 시스템.The service providing server according to claim 2, wherein the customized service provided by the service providing server comprises:
Providing elderly person customized UI and contents, Providing elderly person recognition and route information, Controlling traffic signal display when entering elderly person crossing press, Providing information to entering vehicle, Providing driving assistance information for boarding car, Elevator service Service items of analysis of opening / closing speed, operation of guidance system inside the building, adjustment of speed of moving walk at boarding, customized contents transmission, provision of elderly person customized UI in ATM device, access control / integration control, customer purchase analysis / customer response, Further comprising a display unit for displaying the image of the elderly person.
관측 대상자의 얼굴 영상에서 고령자 판별을 위한 노화 기준 결과값을 산출하는 얼굴 분석 모듈과,
영상에서 관측 대상자의 분석하여 보행 변수를 기준으로 보행 특징값을 산출하는 보행 분석 모듈을 포함하는 것을 특징으로 하는 영상 장치를 이용한 고령자 판별 시스템.[Claim 2] The method according to claim 1,
A facial analysis module for calculating an aging reference result value for discriminating an elderly person from a face image of a person to be observed,
And a gait analysis module for calculating a gait characteristic value based on a gait variable by analyzing the object to be observed in the image.
영상 수집 모듈에서 수집된 영상에서 관측 대상자의 얼굴 영상을 캡춰하는 영상 캡춰부와,
캡춰된 얼굴 영상에서 노화 발생 지점을 관측하여 전역적 특징과 지점별 특징을 이용하여 고령자 판별을 위한 관측 결과를 획득하는 노화 발생 지점 관측부와,
일반 고령자를 대상으로 얼굴 특징을 수집하고, 수집된 결과를 일반화시킨 모형을 구축하는 판별 모델 구축부와,
노화 발생 지점 관측부에서 획득된 얼굴 노화 정보를 판별 모델 구축부에 구축된 판별 모델값과 비교하여 노화 기준 결과값을 산출하는 노화 기준 결과 출력부를 포함하는 것을 특징으로 하는 영상 장치를 이용한 고령자 판별 시스템.5. The method according to claim 4,
An image capturing unit for capturing a face image of a person to be observed on the image collected by the image collecting module,
An aging occurrence point observer for observing an aging occurrence point in a captured face image and obtaining an observation result for discriminating the elderly person using global features and point-specific features;
A discrimination model building unit for collecting facial features of a general elderly person and constructing a model that generalizes the collected results,
And an aging reference result output unit for calculating an aging reference result value by comparing the face aging information obtained at the aging occurrence point observing unit with the discrimination model value constructed in the discrimination model constructing unit. .
보행 변수를 기준으로 고령자 판별을 위한 분석을 하는 보행 변수 기준 분석부와,
보행 변수 기준 분석부의 분석 결과를 기준으로 보행 특징값을 산출하는 보행 특성 기준 결과 산출부와,
노화 기준 결과값과 보행 특징값을 기준으로 고령자 판별을 하고 고령자 판별 정보를 출력하는 고령자 판별 결과 출력부를 포함하는 것을 특징으로 하는 영상 장치를 이용한 고령자 판별 시스템.5. The method according to claim 4,
A walking parameter reference analyzing unit for analyzing the elderly person based on the walking parameters,
A gait characteristic reference result calculation unit for calculating a gait feature value based on the analysis result of the gait parameter reference analysis unit,
An elderly person discrimination result output unit for discriminating an elderly person based on the aging reference result value and the walking characteristic value and outputting the elderly person discrimination information.
보행 속도(Walking Speed), 보행 비(Walk Ratio), 활보장(Stride Length), 보간(Step Width), 보폭(Step Length), 보행률(Cadence), 어깨 움직임 각도(Angle of Shoulder), 몸의 움직임(Pelvic Frontal Move), 발목 각도(Angle of Ankle), 발들림 정도(Foot Clearance), 신체 중심 변화(Center of Mass), 지면 반발력(Ground Reaction Force), 골반 기울기(Pelvic Tilt), 발목 관절 근력(Joint torque at ankle), 무릎 굽힘 최대 근력(Peak torque at knee-flexion), 무릎 폄 최대 근력(Peak torque at knee-extension) 항목을 포함하고, 이 항목들 전체 또는 이들 항목 중에서 선택되는 항목들을 조합하여 사용하는 것을 특징으로 하는 영상 장치를 이용한 고령자 판별 시스템.7. The method according to claim 4 or 6,
Walking Speed, Walk Ratio, Stride Length, Step Width, Step Length, Cadence, Angle of Shoulder, Pelvic Frontal Move, Angle of Ankle, Foot Clearance, Center of Mass, Ground Reaction Force, Pelvic Tilt, Ankle Muscle Strength (Joint torque at ankle), Peak torque at knee-flexion, and Peak torque at knee-extension. All of these items or combination of items selected from these items Wherein the apparatus further comprises:
캡춰된 얼굴 영상에서 노화 발생 지점을 관측하여 전역적 특징과 지점별 특징을 이용하여 고령자 판별을 위한 얼굴 노화 정보를 획득하는 단계;
획득된 얼굴 노화 정보를 구축된 판별 모델값과 비교하여 노화 기준 결과값을 산출하는 단계;
특정 위치에서 촬영되는 영상에서 보행 변수를 기준으로 보행 특징값을 산출하는 단계;
노화 기준 결과값 및 보행 특징값을 이용하여 최종적으로 고령자 판별을 하여 판단 결과를 서비스 제공 서버로 전송하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 영상 장치를 이용한 고령자 판별 방법.Capturing a face image of an observer on an image collected by an image collection module installed in a specific position;
Acquiring facial aging information for identifying the elderly person using a global feature and a point-specific feature by observing an aging occurrence point in the captured face image;
Comparing the obtained face aging information with the constructed discrimination model value to calculate an aging reference result value;
Calculating a gait characteristic value based on a gait variable in an image photographed at a specific position;
Determining an elderly person using the aging reference result value and the walking characteristic value, and finally transmitting the judgment result to the service providing server.
보행 속도(Walking Speed), 보행 비(Walk Ratio), 활보장(Stride Length), 보간(Step Width), 보폭(Step Length), 보행률(Cadence), 어깨 움직임 각도(Angle of Shoulder), 몸의 움직임(Pelvic Frontal Move), 발목 각도(Angle of Ankle), 발들림 정도(Foot Clearance), 신체 중심 변화(Center of Mass), 지면 반발력(Ground Reaction Force), 골반 기울기(Pelvic Tilt), 발목 관절 근력(Joint torque at ankle), 무릎 굽힘 최대 근력(Peak torque at knee-flexion), 무릎 폄 최대 근력(Peak torque at knee-extension)을 포함하고, 이 항목들 전체 또는 이들 항목 중에서 선택되는 항목들을 조합하여 사용하는 것을 특징으로 하는 영상 장치를 이용한 고령자 판별 방법.9. The method according to claim 8, wherein the walking parameter used in the step of calculating the gait characteristic value comprises:
Walking Speed, Walk Ratio, Stride Length, Step Width, Step Length, Cadence, Angle of Shoulder, Pelvic Frontal Move, Angle of Ankle, Foot Clearance, Center of Mass, Ground Reaction Force, Pelvic Tilt, Ankle Muscle Strength (Joint torque at ankle), peak torque at knee-flexion, and peak torque at knee-extension. All of these items or a combination of items selected from these items Wherein the method comprises the steps of:
얼굴 이미지의 전역적 특징은 외모, 형태를 기준으로 하고, 지점별 특징은 주름, 피부 상태를 기준으로 하는 것을 특징으로 하는 영상 장치를 이용한 고령자 판별 방법.
9. The method according to claim 8, wherein, in acquiring face aging information,
Wherein the global features of the facial image are based on the appearance and shape, and the features of the facial features are based on the wrinkles and the skin condition.
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