KR20180042673A - Respiration rate estimating method using image - Google Patents
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Abstract
Description
이하 설명하는 기술은 영상을 이용하여 호흡수를 측정하는 기법에 관한 것이다.The technique described below relates to a technique for measuring respiratory rate using an image.
호흡은 신체의 상태와 기능을 나타내는 중요한 신호인 4대 활력징후 (Vital Sign) 중 하나로서 심박변이도(Heart Rate Variability, HRV)와 깊은 관련이 있으며, 심장병 환자나 신생아의 호흡장애와 관련하여 중요한 생체신호의 한 요소이다.Respiration is one of the four vital signs, an important signal that indicates the state and function of the body. It is deeply related to heart rate variability (HRV), and it is related to heart rate variability (HRV) It is an element of the signal.
호흡수는 기본적으로 접촉식 장비를 사용하여 측정한다. 예컨대, 호흡수 측정은 온도 및 습도 센서 혹은 이산화탄소 센서 등을 코 밑에 부착하여 측정하거나 생체신호 측정 센서가 부착된 벨트를 가슴 전체에 고정하여 측정한다.Respiratory rate is basically measured using contact equipment. For example, the respiratory rate is measured by attaching a temperature and humidity sensor or a carbon dioxide sensor under the nose or fixing the belt with a bio-signal measurement sensor to the entire chest.
이하 설명하는 기술은 영상만을 이용하여 호흡수를 측정하는 기법을 제공하고자 한다.The technique described below is intended to provide a technique for measuring respiratory rate using only an image.
영상을 이용한 호흡수 측정 방법은 컴퓨터 장치가 복수의 프레임을 갖는 영상에서 피부 영역을 검출하는 단계, 상기 컴퓨터 장치가 시간의 흐름에 따라 상기 피부 영역의 색상 데이터 평균값을 구하는 단계, 상기 컴퓨터 장치가 상기 색상 데이터 평균값에 FFT(Fast Fourier Transform)를 적용하는 단계 및 상기 컴퓨터 장치가 상기 FFT를 적용한 주파수 영역에서 가장 큰 파워를 갖는 제1 주파수 값을 통해 설정된 호흡수 산출을 위한 주파수 범위를 결정하고, 상기 주파수 범위에서 가장 큰 파워를 갖는 제2 주파수 값을 기준으로 제1 호흡수를 산출하는 단계를 포함한다.A method for measuring respiratory rate using an image includes the steps of: detecting a skin region in an image having a plurality of frames; obtaining, by the computer apparatus, an average value of color data of the skin region according to a passage of time; Applying a Fast Fourier Transform (FFT) to the average of the color data; and determining a frequency range for calculating the respiration rate based on the first frequency value having the largest power in the frequency domain to which the FFT is applied, And calculating a first respiratory rate based on a second frequency value having the largest power in the frequency range.
영상을 이용한 호흡수 측정 방법은 상기 컴퓨터 장치가 상기 제1 호흡수와 PPG 측정 장비로 측정한 호흡수의 관계를 이용하여 사전에 마련된 회귀 분석 함수에 상기 제1 호흡수를 적용하여 제2 호흡수를 측정하는 단계를 더 포함할 수 있다.The method for measuring respiration rate using an image is characterized in that the computer device applies the first respiration rate to a regression analysis function previously prepared using the relationship between the first respiration rate and the respiration rate measured by the PPG measurement device, And a step of measuring the temperature.
이하 설명하는 기술은 비접촉식 방식으로 정확한 호흡수를 측정할 수 있다.The technique described below is able to measure the exact number of breaths in a non-contact manner.
도 1은 영상을 이용하여 호흡수를 측정하는 장치의 구성을 도시한 예이다.
도 2는 영상을 이용하여 호흡수를 측정하는 방법에 대한 순서도의 예이다.
도 3은 도 2의 방법에 따라 호흡수를 측정하는 과정에 대한 예이다.
도 4는 영상을 이용하여 호흡수를 측정하는 방법에 대한 순서도의 다른 예이다.
도 5는 도 4의 방법에 따라 호흡수를 측정하는 과정에 대한 예이다.
도 6은 회귀 분석 함수를 마련하는 과정에 대한 예이다.FIG. 1 shows an example of a configuration of an apparatus for measuring respiration rate using an image.
2 is an example of a flow chart of a method for measuring respiration rate using an image.
FIG. 3 is an example of a process of measuring respiratory rate according to the method of FIG.
4 is another example of a flowchart for a method of measuring respiratory rate using an image.
5 is an example of a process of measuring respiratory rate according to the method of FIG.
6 shows an example of a procedure for preparing a regression analysis function.
이하 설명하는 기술은 다양한 변경을 가할 수 있고 여러 가지 실시례를 가질 수 있는 바, 특정 실시례들을 도면에 예시하고 상세하게 설명하고자 한다. 그러나, 이는 이하 설명하는 기술을 특정한 실시 형태에 대해 한정하려는 것이 아니며, 이하 설명하는 기술의 사상 및 기술 범위에 포함되는 모든 변경, 균등물 내지 대체물을 포함하는 것으로 이해되어야 한다.The following description is intended to illustrate and describe specific embodiments in the drawings, since various changes may be made and the embodiments may have various embodiments. However, it should be understood that the following description does not limit the specific embodiments, but includes all changes, equivalents, and alternatives falling within the spirit and scope of the following description.
제1, 제2, A, B 등의 용어는 다양한 구성요소들을 설명하는데 사용될 수 있지만, 해당 구성요소들은 상기 용어들에 의해 한정되지는 않으며, 단지 하나의 구성요소를 다른 구성요소로부터 구별하는 목적으로만 사용된다. 예를 들어, 이하 설명하는 기술의 권리 범위를 벗어나지 않으면서 제1 구성요소는 제2 구성요소로 명명될 수 있고, 유사하게 제2 구성요소도 제1 구성요소로 명명될 수 있다. 및/또는 이라는 용어는 복수의 관련된 기재된 항목들의 조합 또는 복수의 관련된 기재된 항목들 중의 어느 항목을 포함한다.The terms first, second, A, B, etc., may be used to describe various components, but the components are not limited by the terms, but may be used to distinguish one component from another . For example, without departing from the scope of the following description, the first component may be referred to as a second component, and similarly, the second component may also be referred to as a first component. And / or < / RTI > includes any combination of a plurality of related listed items or any of a plurality of related listed items.
본 명세서에서 사용되는 용어에서 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 해석되지 않는 한 복수의 표현을 포함하는 것으로 이해되어야 하고, "포함한다" 등의 용어는 설시된 특징, 개수, 단계, 동작, 구성요소, 부분품 또는 이들을 조합한 것이 존재함을 의미하는 것이지, 하나 또는 그 이상의 다른 특징들이나 개수, 단계 동작 구성요소, 부분품 또는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가 가능성을 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다.As used herein, the singular " include "should be understood to include a plurality of representations unless the context clearly dictates otherwise, and the terms" comprises & , Parts or combinations thereof, and does not preclude the presence or addition of one or more other features, integers, steps, components, components, or combinations thereof.
도면에 대한 상세한 설명을 하기에 앞서, 본 명세서에서의 구성부들에 대한 구분은 각 구성부가 담당하는 주기능 별로 구분한 것에 불과함을 명확히 하고자 한다. 즉, 이하에서 설명할 2개 이상의 구성부가 하나의 구성부로 합쳐지거나 또는 하나의 구성부가 보다 세분화된 기능별로 2개 이상으로 분화되어 구비될 수도 있다. 그리고 이하에서 설명할 구성부 각각은 자신이 담당하는 주기능 이외에도 다른 구성부가 담당하는 기능 중 일부 또는 전부의 기능을 추가적으로 수행할 수도 있으며, 구성부 각각이 담당하는 주기능 중 일부 기능이 다른 구성부에 의해 전담되어 수행될 수도 있음은 물론이다.Before describing the drawings in detail, it is to be clarified that the division of constituent parts in this specification is merely a division by main functions of each constituent part. That is, two or more constituent parts to be described below may be combined into one constituent part, or one constituent part may be divided into two or more functions according to functions that are more subdivided. In addition, each of the constituent units described below may additionally perform some or all of the functions of other constituent units in addition to the main functions of the constituent units themselves, and that some of the main functions, And may be carried out in a dedicated manner.
또, 방법 또는 동작 방법을 수행함에 있어서, 상기 방법을 이루는 각 과정들은 문맥상 명백하게 특정 순서를 기재하지 않은 이상 명기된 순서와 다르게 일어날 수 있다. 즉, 각 과정들은 명기된 순서와 동일하게 일어날 수도 있고 실질적으로 동시에 수행될 수도 있으며 반대의 순서대로 수행될 수도 있다.Also, in performing a method or an operation method, each of the processes constituting the method may take place differently from the stated order unless clearly specified in the context. That is, each process may occur in the same order as described, may be performed substantially concurrently, or may be performed in the opposite order.
도 1(a)는 스마트폰과 같은 스마트 기기(50)를 이용하여 호흡수를 측정하는 예이다. 사용자는 스마트 기기(50)에 내장된 카메라로 얼굴을 촬영한다. 스마트 기기(50)는 소스 영상에서 얼굴 영역을 검출하고, 사전에 설정된 영역의 색상 데이터 평균값을 구한다. 스마트 기기(50)는 색상 데이터 평균값에 주파수 분석 방법을 적용하여 호흡수를 측정한다. 색상 데이터 평균값을 이용하여 호흡수를 측정하는 자세한 과정은 후술한다.1 (a) is an example of measuring respiration rate using a
도 1(a)에서 스마트 기기(50)는 카메라(51), 저장 장치(52), 연산 장치(53) 및 출력 장치(54)를 포함한다. 카메라(51)는 소스 영상을 획득한다. 연산 장치(53)는 소스 영상에 포함된 피부 영역에 대한 색상 데이터 평균값을 구하고, 색상 데이터 평균값으로부터 호흡수를 측정하는 연산을 수행한다. 저장 장치(52)는 소스 영상을 임시로 저장할 수 있다. 또한 저장 장치(52)는 호흡수 추정에 사용되는 회귀 분석 함수를 저장할 수도 있다. 출력 장치(54)는 측정한 호흡수를 출력할 수 있다.1 (a), the
도 1(b)는 PC와 같은 장치를 이용하여 호흡수를 측정하는 예이다. 사용자는 컴퓨터(85)에 연결된 카메라(81)로 얼굴을 촬영한다. 컴퓨터(85)는 소스 영상에서 얼굴 영역을 검출하고, 사전에 설정된 영역의 색상 데이터 평균값을 구한다. 컴퓨터(85)는 색상 데이터 평균값에 주파수 분석 방법을 적용하여 호흡수를 측정한다. 1 (b) is an example of measuring respiratory rate using a device such as a PC. The user shoots the face with the
도 1(c)는 사용자 단말(91)로 획득한 영상을 이용하여 원격지에 있는 서버(95)가 호흡수를 측정하는 예이다. 사용자는 사용자 단말(91)에 내장된 카메라로 얼굴을 촬영한다. 사용자 단말(91)은 촬영한 소스 영상을 네트워크를 통해 서버(95)에 전달한다. 이 경우 사용자 단말(91)은 데이터 전송을 위한 통신 모듈을 포함한다. 서버(95)는 소스 영상에서 얼굴 영역을 검출하고, 사전에 설정된 특정 영역의 색상 데이터 평균값을 구한다. 서버(95)는 데이터 평균값에 주파수 분석 방법을 적용하여 호흡수를 측정한다. 서버(95)는 측정한 호흡수를 사용자 단말(91)에 전달할 수 있다.1 (c) is an example in which the
경우에 따라서는 사용자 단말(91)이 소스 영상에서 피부 영역을 검출하여 서버(95)에 전달할 수 도 있다. 이 경우 서버(95)는 피부 영역에 대한 색상 데이터 평균값을 구하고, 색상 데이터 평균값에 주파수 분석 방법을 적용하여 호흡수를 측정한다. 또는 사용자 단말(91)이 소스 영역에서 피부 영역을 검출하고, 피부 영역에 대한 색상 데이터 평균값을 구할 수 있다. 사용자 단말(91)은 피부 영역에 대한 색상 데이터 평균값만을 서버(95)에 전달할 수 있다. 서버(95)는 색상 데이터 평균값에 주파수 분석 방법을 적용하여 호흡수를 측정할 수 있다.In some cases, the
전술한 바와 같이 다양한 장치가 영상에서 피부 영역의 색상 데이터 평균값을 구하고, 색상 데이터 평균값에 주파수 분석 방법을 적용하여 호흡수를 측정할 수 있다. 설명의 편의를 위해 이하 컴퓨터 장치가 호흡수를 측정한다고 설명한다. As described above, various apparatuses can obtain the average value of the color data of the skin region in the image, and the respiratory rate can be measured by applying the frequency analysis method to the average value of the color data. For the sake of convenience of explanation, it is explained that the computer device measures breathing rate.
도 2는 영상을 이용하여 호흡수를 측정하는 방법(100)에 대한 순서도의 예이다. 먼저 카메라가 소스 영상을 획득한다(110). 소스 영상은 사용자의 피부 영역을 포함한다. 컴퓨터 장치는 카메라가 촬영한 소스 영상에서 피부 영역을 검출한다(120). 컴퓨터 장치가 피부 관심 영역을 검출하는 알고리즘은 종래 알려진 다양한 기법을 이용할 수 있다.2 is an example of a flowchart for a
컴퓨터 장치는 피부 관심 영역에 대한 색상 데이터 평균값을 구한다(130). 컴퓨터 장치는 추출한 피부 영역 전체에 대한 색상 데이터 평균값을 구할 수도 있다. 또한 컴퓨터 장치는 획득한 영상에서 특정한 피부 영역에 대한 색상 데이터 평균값을 구할 수도 있다. 컴퓨터 장치는 연속된 영상(연속된 프레임)에서 계속 색상 데이터를 구한다.The computer device obtains a color data average value for the skin area of interest (130). The computer device may obtain the average value of the color data for the entire extracted skin area. In addition, the computer device may obtain an average of color data for a specific skin region in the acquired image. The computer device continuously obtains color data in successive images (consecutive frames).
색상 데이터는 다양한 값이 사용될 수 있다. 예컨대, (1) 색상 데이터는 RGB 색상 체계를 기준으로 R값, G값 및 B값 중 적어도 하나를 사용할 수 있다. 색상 데이터는 R값, G값 및 B값 중 적어도 하나에 대한 색상 데이터 평균값을 사용할 수도 있다. (2) 컴퓨터 장치는 RGB 색상 체계를 다른 색상 체계로 변환할 수 있다. 예컨대, 컴퓨터 장치는 RGB 색상 체계를 YUV, HSV, YCbCr, YCgCo 등과 같은 다양한 색상 체계로 변환할 수 있다. 이 경우 색상 데이터는 주변 환경(조도 등)에 영향을 적게 받는 색차 성분 중 하나를 이용할 수 있다. 예컨대, YCbCr의 경우 Cb값 또는 Cr값 중 적어도 하나를 이용할 수 있다. YCgCo의 경우는 Cg값 또는 Co값 중 적어도 하나를 이용할 수 있다. 나아가 두 개의 색차 성분 중 조도의 변화에 보다 강인한 어느 하나를 이용할 수 있다. 예컨대, YCgCo의 경우는 Cg값만을 이용할 수 있다. 이 경우 컴퓨터 장치는 피부 영역의 Cg 색상 데이터의 평균값을 색상 데이터로 추출할 수 있다. (3) 나아가 색상 데이터는 RGB, YUV, HSV, YCbCr, YCgCo 등과 같은 다양한 색상 체계에서 적어도 하나 이상의 색 성분에 가중치를 적용하여 조합한 값일 수도 있다. 색 성분을 조합하는 경우 색상 데이터는 색상 체계 및 색 성분의 종류에 따라 서로 다른 가중치를 부여한 값을 합산한 값일 수도 있다. 이하 컴퓨터 장치는 YCgCo에서 Cg값을 구하여 사용한다고 가정한다. 컴퓨터 장치가 RGB 색상 체계를 갖는 소스 영상을 아래의 수학식 1을 이용하여 YCgCo 색상 체계로 변경할 수 있다.Various values can be used for the color data. For example, (1) the color data may use at least one of an R value, a G value, and a B value based on the RGB color scheme. The color data may use the color data average value for at least one of the R value, the G value, and the B value. (2) The computer device can convert the RGB color scheme to a different color scheme. For example, the computer device may convert the RGB color scheme to various color schemes such as YUV, HSV, YCbCr, YCgCo, and the like. In this case, the color data may use one of color difference components that are less influenced by the surrounding environment (illumination, etc.). For example, in the case of YCbCr, at least one of Cb value and Cr value can be used. In the case of YCgCo, at least one of Cg value and Co value can be used. Further, one of the two chrominance components, which is more robust to the variation of the illuminance, can be used. For example, in the case of YCgCo, only the Cg value can be used. In this case, the computer device can extract the average value of the Cg color data of the skin region as color data. (3) Further, the color data may be a value obtained by combining weights applied to at least one color component in various color systems such as RGB, YUV, HSV, YCbCr, YCgCo, and the like. In the case of combining color components, the color data may be a value obtained by adding different weighted values depending on the color system and the type of color component. Hereinafter, it is assumed that the computer device obtains the Cg value from YCgCo and uses it. The computer apparatus can change the source image having the RGB color scheme to the YCgCo color scheme using Equation 1 below.
컴퓨터 장치는 색상 데이터의 평균값에 FFT(Fast Fourier Transform)를 적용한다(140). 예컨대, 컴퓨터 장치는 매 프레임에서의 Cg 값의 평균을 계산하고, 이 신호에 FFT를 적용하여 주파수 영역으로 변환할 수 있다. The computer device applies Fast Fourier Transform (FFT) 140 to the average value of the color data. For example, the computer device may calculate the average of the Cg values in each frame and apply an FFT to this signal to convert it to the frequency domain.
컴퓨터 장치는 주파수 영역에서 관찰한 가장 큰 값을 가지는 주파수 성분을 기준으로 호흡수를 측정할 수 있다. 이를 위해 컴퓨터 장치는 호흡수의 기준이 되는 주파수 성분을 검출하기 위한 주파수 대역을 한정할 수 있다. 컴퓨터 장치는 호흡수 산출을 위한 주파수 범위를 결정하고(150), 결정된 주파수 범위에서 가장 큰 파워를 갖는 주파수 값을 이용하여 호흡수를 측정할 수 있다(160). 컴퓨터 장치는 일정한 시간 동안 결정된 주파수 범위에서 가장 큰 파워를 갖는 주파수 값을 이용하여 호흡수를 측정할 수 있다. 예컨대, 컴퓨터 장치는 분당 호흡수를 측정할 수 있다. The computer device can measure the respiratory rate based on the frequency component having the largest value observed in the frequency domain. To this end, the computer device may define a frequency band for detecting a frequency component that is a reference of respiratory rate. The computer device may determine a frequency range for respiration rate calculation (150) and measure the respiration rate using the frequency value having the largest power in the determined frequency range (160). The computer device can measure respiratory rate using the frequency value with the highest power over a determined frequency range for a certain period of time. For example, a computer device may measure respiratory rate per minute.
도 3은 도 2의 방법에 따라 호흡수를 측정하는 과정에 대한 예이다. 사용자는 스마트 기기나 일반 카메라를 이용하여 사람의 얼굴 영상을 촬영한다(a 과정). 컴퓨터 장치는 얼굴 영상이 포함된 소스 영상에서 사각형으로 표시한 얼굴 영역을 검출한다(b 과정). 컴퓨터 장치는 얼굴 영역에서 피부 관심 영역을 검출한다(c 과정). 도 3 (c)에서 피부 관심 영역을 사각형으로 도시하였다. 도 3에서 피부 관심 영역은 뺨 부위를 예로 도시한다. 컴퓨터 장치는 피부 영역의 RGB 색상 체계를 YCgCo 색상 체계로 변환하고, Cg 색상 데이터의 평균값을 연속하여 구한다(d 과정). 컴퓨터 장치는 Cg 색상 데이터의 평균값에 FFT를 적용한다(e 과정).FIG. 3 is an example of a process of measuring respiratory rate according to the method of FIG. The user shoots a face image of a person using a smart device or a general camera (a process). The computer apparatus detects a face region displayed in a square in the source image including the face image (step b). The computer device detects the skin area of interest in the face area (step c). In FIG. 3 (c), the area of interest of the skin is shown as a rectangle. In Fig. 3, the skin region of interest shows the cheek region as an example. The computer device converts the RGB color scheme of the skin region into the YCgCo color scheme, and obtains the average value of the Cg color data continuously (step d). The computer device applies FFT to the average value of the Cg color data (step e).
컴퓨터 장치는 FFT가 적용된 주파수 영역의 신호에서 호흡수 산출을 위한 특정 주파수 범위를 결정한다(f 과정). The computer device determines a specific frequency range for breathing calculation in the frequency domain signal to which the FFT is applied (process f).
컴퓨터 장치는 호흡수 산출을 위한 특정 주파수 범위를 결정하기 위해 맥박과 관련된 주파수 범위에서 가장 큰 파워를 가지는 주파수 값을 추출한다. 사람은 정상적인 경우 안정 또는 흥분 상태에 따라 약 40~200까지 분당 맥박수가 측정될 수 있다. 따라서 기본적으로 관찰하고자 하는 주파수 범위를 0.67Hz에서 3.34Hz으로 제한할 수 있다. 컴퓨터 장치는 먼저 0.67Hz에서 3.34Hz 범위 내에서 주파수 영역을 관찰하고 해당 주파수 범위에서 가장 큰 파워를 가지는 주파수 값에 따라 두 가지 주파수 범위를 결정한다. 맥박과 관련된 주파수 범위에서 가장 큰 파워를 가지는 주파수 값이 1.36 보다 클 경우, fpulse/4 - 0.21 에서 fpulse/4 - 0.01 범위를 호흡수 측정을 위한 제1 주파수 범위라고 명명한다. 이후 컴퓨터 장치는 맥박과 관련된 주파수 범위에서 가장 큰 파워를 가지는 주파수 값이 1.36 보다 작을 경우, 0.13Hz에서 0.33Hz 범위를 호흡수 측정을 위한 제2 주파수 범위를 결정한다(f 과정). 최종적으로 컴퓨터 장치는 호흡수 측정을 위해 설정된 주파수 범위에서 가장 큰 파워를 가지는 주파수 값을 이용하여 호흡수를 산출한다(g 과정).The computer device extracts a frequency value having the largest power in the frequency range associated with the pulse to determine a specific frequency range for breath count calculation. A person can normally measure the pulse rate per minute up to about 40 to 200 depending on the state of stability or excitability. Therefore, the frequency range to be observed is basically limited to 0.34 Hz to 3.34 Hz. The computer device first observes the frequency domain within the range of 0.67 Hz to 3.34 Hz and determines the two frequency ranges according to the frequency value having the largest power in the frequency range. If the frequency with the largest power in the frequency range associated with the pulse is greater than 1.36, then the range f pulse / 4 - 0.21 to f pulse / 4 - 0.01 is called the first frequency range for breath measurement. The computer device then determines a second frequency range for respiration measurement in the range of 0.13 Hz to 0.33 Hz (step f), if the frequency value having the largest power in the frequency range associated with the pulse is less than 1.36. Finally, the computer device calculates the respiration rate using the frequency value having the largest power in the frequency range set for the respiration rate measurement (g process).
호흡수 측정을 위한 주파수 범위를 결정하는 과정에 대해 설명한다. 얼굴영상에서 산출된 색상 데이터 평균값에 FFT를 적용한 결과로부터 맥박과 관련된 주파수 범위(0.67Hz ~ 3.34Hz) 내에서 가장 큰 파워를 가지는 주파수 값이 1.36Hz 이상인 경우, 컴퓨터 장치는 아래의 수학식 2를 이용하여 제1 주파수 범위를 결정한다.The procedure for determining the frequency range for breathing measurement is described. When the frequency value having the greatest power in the frequency range (0.67 Hz to 3.34 Hz) related to the pulse is 1.36 Hz or more from the result of applying the FFT to the average value of the color data calculated from the facial image, To determine the first frequency range.
수학식 2에서 fpulse는 맥박과 관련된 주파수 범위(0.67Hz ~ 3.34Hz) 내에서 가장 큰 파워를 가지는 주파수 값, frespiration은 상기 fpulse를 이용하여 설정된 호흡수 측정 주파수 범위에서 가장 큰 파워를 가지는 주파수 값을 의미한다. 컴퓨터 장치는 상기 수학식 2로 결정되는 주파수 범위에서 가장 큰 파워를 갖는 주파수 값(호흡수 측정을 위한 주파수 값)을 결정한다.In the equation (2), f pulse is a frequency value having the largest power within the frequency range (0.67 Hz to 3.34 Hz) related to the pulse, and f respiration has the largest power in the breath frequency measurement frequency range set using the f pulse Frequency value. The computer determines a frequency value (frequency value for breath count measurement) having the largest power in the frequency range determined by Equation (2).
얼굴영상에서 산출된 색상 데이터 평균값에 FFT를 적용한 결과로부터 맥박과 관련된 주파수 범위(0.67Hz ~ 3.34Hz) 내에서 가장 큰 파워를 가지는 주파수 값이 1.36 보다 작은 경우, 컴퓨터 장치는 아래의 수학식 3을 이용하여 제2 주파수 범위를 결정한다. 이 경우 컴퓨터 장치는 수학식 3으로 결정되는 주파수 범위에서 가장 큰 파워를 가지는 주파수 값(호흡수 측정을 위한 주파수 값)을 결정한다.If the frequency value having the greatest power in the frequency range (0.67 Hz to 3.34 Hz) related to the pulse is smaller than 1.36 from the result of applying the FFT to the average value of the color data calculated from the facial image, To determine the second frequency range. In this case, the computer device determines a frequency value (frequency value for breath count measurement) having the largest power in the frequency range determined by Equation (3).
도 4는 영상을 이용하여 호흡수를 측정하는 방법(200)에 대한 순서도의 다른 예이다. 도 4의 방법(200)은 도 2의 방법(100)과 기본적으로 동일한 과정을 포함한다. 도 4의 방법(200)은 측정된 호흡수에 회귀 분석 함수를 적용하여 개선된 호흡수를 측정하는 것이다.4 is another example of a flowchart for a
카메라가 소스 영상을 획득한다(210). 소스 영상은 사용자의 피부 영역을 포함한다. 컴퓨터 장치는 카메라가 촬영한 소스 영상에서 피부 관심 영역을 검출한다(220). 컴퓨터 장치가 피부 영역을 검출하는 알고리즘은 종래 알려진 다양한 기법을 이용할 수 있다. 컴퓨터 장치는 피부 관심 영역에 대한 색상 데이터 평균값을 구한다(230). 색상 데이터는 Cg를 사용한다고 가정한다.The camera acquires the source image (210). The source image includes a skin area of the user. The computer device detects the skin area of interest in the source image captured by the camera (220). The algorithm by which the computer device detects the skin area can utilize various techniques known in the art. The computer device obtains a color data average value for the skin area of interest (230). It is assumed that the color data uses Cg.
컴퓨터 장치는 색상 데이터의 평균값에 FFT(Fast Fourier Transform)를 적용한다(240). 예컨대, 컴퓨터 장치는 매 프레임에서의 Cg 값의 평균을 계산하고, 이 신호에 FFT를 적용하여 주파수 영역으로 변환할 수 있다. The computer device applies Fast Fourier Transform (FFT) to the average value of the color data (240). For example, the computer device may calculate the average of the Cg values in each frame and apply an FFT to this signal to convert it to the frequency domain.
컴퓨터 장치는 호흡수 측정 기준이 되는 주파수 성분을 검출하기 위한 주파수 대역을 한정할 수 있다. 컴퓨터 장치는 호흡수 산출을 위한 주파수 범위를 결정하고(250), 결정된 주파수 범위에서 가장 큰 파워를 갖는 주파수 값을 이용하여 제1 호흡수를 측정할 수 있다(260). 제1 호흡수는 도 2의 과정을 통해 측정된 호흡수에 해당한다. 컴퓨터 장치는 제1 호흡수를 사전에 마련된 회귀분석함수에 적용하여 보다 개선된 제2 호흡수를 측정할 수 있다(270). 회귀 분석 함수를 마련하는 과정은 후술한다.The computer device may define a frequency band for detecting a frequency component that is a measure of respiration rate. The computer device may determine the frequency range for the breathing rate calculation (250), and may use the frequency value having the highest power in the determined frequency range to measure the first breathing rate (260). The first respiratory rate corresponds to the respiratory rate measured through the procedure of FIG. The computer device may measure the improved second respiration rate by applying the first respiration rate to a regression analysis function previously provided (270). The process of preparing the regression analysis function will be described later.
도 5는 도 4의 방법에 따라 호흡수를 측정하는 과정에 대한 예이다. 사용자는 스마트 기기나 일반 카메라를 이용하여 사람의 얼굴 영상을 촬영한다(a 과정). 컴퓨터 장치는 얼굴 영상이 포함된 소스 영상에서 사각형으로 표시한 얼굴 영역을 검출한다(b 과정). 컴퓨터 장치는 얼굴 영역에서 피부 관심 영역을 검출한다(c 과정). 컴퓨터 장치는 피부 영역의 RGB 색상 체계를 YCgCo 색상 체계로 변환하고, Cg 색상 데이터의 평균값을 연속하여 구한다(d 과정). 컴퓨터 장치는 Cg 색상 데이터의 평균값에 FFT를 적용한다(e 과정). 5 is an example of a process of measuring respiratory rate according to the method of FIG. The user shoots a face image of a person using a smart device or a general camera (a process). The computer apparatus detects a face region displayed in a square in the source image including the face image (step b). The computer device detects the skin area of interest in the face area (step c). The computer device converts the RGB color scheme of the skin region into the YCgCo color scheme, and obtains the average value of the Cg color data continuously (step d). The computer device applies FFT to the average value of the Cg color data (step e).
컴퓨터 장치는 색상 데이터 평균값에 FFT가 적용된 주파수 영역에서 맥박과 관련된 주파수 범위 내에서 가장 큰 파워를 가지는 주파수 값에 따라 호흡수 산출을 위한 특정 주파수 범위를 결정한다. The computer device determines a specific frequency range for respiration rate calculation based on the frequency value having the largest power within the frequency range associated with the pulse in the frequency domain where the FFT is applied to the average of the color data.
컴퓨터 장치는 호흡수 산출을 위한 특정 주파수 범위를 결정하기 위해 맥박과 관련된 주파수 범위에서 가장 큰 파워를 가지는 주파수 값을 추출한다. 사람은 정상적인 경우 안정 또는 흥분 상태에 따라 약 40~200까지 분당 맥박 수가 측정될 수 있다. 따라서 기본적으로 관찰하고자 하는 주파수 범위를 0.67Hz에서 3.34Hz으로 제한할 수 있다. 컴퓨터 장치는 먼저 0.67Hz에서 3.34Hz 범위 내에서 주파수 영역을 관찰하고 해당 주파수 범위에서 가장 큰 파워를 가지는 주파수 값에 따라 두 가지 주파수 범위를 결정한다. 맥박과 관련된 주파수 범위에서 가장 큰 파워를 가지는 주파수 값이 1.36 보다 클 경우, fpulse/4 - 0.21Hz 에서 fpulse/4 - 0.01Hz 범위를 호흡수 측정을 위한 제1 주파수 범위라고 명명한다. 이후 컴퓨터 장치는 맥박과 관련된 주파수 범위에서 가장 큰 파워를 가지는 주파수 값이 1.36 보다 작을 경우, 0.13Hz에서 0.33Hz 범위를 호흡수 측정을 위한 제2 주파수 범위를 결정한다(f 과정). 최종적으로 컴퓨터 장치는 호흡수 측정을 위해 설정된 주파수 범위에서 가장 큰 파워를 가지는 주파수 값을 이용하여 호흡수를 산출한다(g 과정).The computer device extracts a frequency value having the largest power in the frequency range associated with the pulse to determine a specific frequency range for breath count calculation. A person can normally have a pulse rate of about 40 to 200 beats per minute depending on the state of stability or excitability. Therefore, the frequency range to be observed is basically limited to 0.34 Hz to 3.34 Hz. The computer device first observes the frequency domain within the range of 0.67 Hz to 3.34 Hz and determines the two frequency ranges according to the frequency value having the largest power in the frequency range. If the frequency with the largest power in the frequency range associated with the pulse is greater than 1.36, the range f pulse / 4 - 0.01 Hz at f pulse / 4 - 0.21 Hz is called the first frequency range for breath measurement. The computer device then determines a second frequency range for respiration measurement in the range of 0.13 Hz to 0.33 Hz (step f), if the frequency value having the largest power in the frequency range associated with the pulse is less than 1.36. Finally, the computer device calculates the respiration rate using the frequency value having the largest power in the frequency range set for the respiration rate measurement (g process).
컴퓨터 장치는 제1 호흡수를 사전에 마련한 회귀 분석 함수를 적용하여 개선된 제2 호흡수를 산출한다(h 과정). 도 5에서 회귀 분석 함수는 회귀 분석 식 DB에 저장되는 것으로 도시하였다. 이하 회귀 분석 함수를 마련하는 과정에 대해 설명한다.The computer device calculates an improved second respiratory rate by applying a regression analysis function in which the first respiration rate is previously set (step h). In FIG. 5, the regression analysis function is shown as being stored in the regression analysis DB. Hereinafter, a process of preparing a regression analysis function will be described.
도 6은 회귀 분석 함수를 마련하는 과정에 대한 예이다.6 shows an example of a procedure for preparing a regression analysis function.
회귀 분석은 연속형 변수들에 대해 두 변수 사이의 모형을 구한 뒤 적합도를 측정해 내는 분석 방법이다. 회귀 분석은 사전에 일정한 샘플 데이터를 이용하여 특정 값을 산출하는 함수(수식)를 결정하게 된다. 회귀 분석 함수는 회귀 직선 또는 회귀 곡선을 나타내는 수식으로 표현된다. 컴퓨터 장치는 영상을 이용하여 호흡수(제1 호흡수)를 추정하고, 동시에 PPG 측정기를 이용하여 동일 사용자에 대한 실제 호흡수를 측정한다. 이 과정을 반복하여 복수의 데이터를 생성하고, 컴퓨터 장치는 생성된 복수의 데이터를 기반으로 제1 호흡수와 PPG 측정기로부터 측정한 호흡수에 회귀 분석을 적용하여 제2 호흡수를 산출하는 회귀 분석 함수를 생성한다. Regression analysis is an analytical method that measures fit between two variables for continuous variables. Regression analysis determines a function (formula) that calculates a specific value using predetermined sample data in advance. The regression function is expressed as an equation representing a regression line or a regression curve. The computer device estimates the respiratory rate (first respiratory rate) using the image, and simultaneously measures the actual respiratory rate for the same user using the PPG measuring device. The computer device generates a plurality of data by repeating this process, and the computer device calculates a second respiration rate by applying a regression analysis to the first respiration rate and the respiration rate measured from the PPG measuring device based on the generated plurality of data, Create a function.
먼저 제1 호흡수에 대한 데이터를 마련하는 과정을 설명한다. 사용자는 스마트 기기나 일반 카메라를 이용하여 사람의 얼굴 영상을 촬영한다(a 과정). 컴퓨터 장치는 얼굴 영상이 포함된 소스 영상에서 사각형으로 표시한 얼굴 영역을 검출한다(b 과정). 컴퓨터 장치는 얼굴 영역에서 피부 관심 영역을 검출한다(c 과정). 컴퓨터 장치는 먼저 0.67Hz에서 3.34Hz 범위 내에서 주파수 영역을 관찰하고 해당 주파수 범위에서 가장 큰 파워를 가지는 주파수 값에 따라 두 가지 주파수 범위를 결정한다. 맥박과 관련된 주파수 범위에서 가장 큰 파워를 가지는 주파수 값이 1.36 보다 클 경우, fpulse/4 - 0.21Hz 에서 fpulse/4 - 0.01Hz 범위를 호흡수 측정을 위한 제1 주파수 범위라고 명명한다. 이후 컴퓨터 장치는 맥박과 관련된 주파수 범위에서 가장 큰 파워를 가지는 주파수 값이 1.36 보다 작을 경우, 0.13Hz에서 0.33Hz 범위를 호흡수 측정을 위한 제2 주파수 범위를 결정한다(f 과정). First, the process of preparing data for the first respiration rate will be described. The user shoots a face image of a person using a smart device or a general camera (a process). The computer apparatus detects a face region displayed in a square in the source image including the face image (step b). The computer device detects the skin area of interest in the face area (step c). The computer device first observes the frequency domain within the range of 0.67 Hz to 3.34 Hz and determines the two frequency ranges according to the frequency value having the largest power in the frequency range. If the frequency with the largest power in the frequency range associated with the pulse is greater than 1.36, the range f pulse / 4 - 0.01 Hz at f pulse / 4 - 0.21 Hz is called the first frequency range for breath measurement. The computer device then determines a second frequency range for respiratory rate measurements in the range of 0.13 Hz to 0.33 Hz (step f) if the frequency value having the largest power in the frequency range associated with the pulse is less than 1.36.
컴퓨터 장치는 설정된 주파수 범위에서 가장 큰 파워를 가지는 주파수 값을 기준으로 제1 호흡수를 산출한다(g 과정). 컴퓨터 장치는 제1 호흡수들을 제1 호흡수 DB에 저장한다.The computer device calculates the first respiration rate based on the frequency value having the largest power in the set frequency range (g process). The computer device stores the first breaths in the first breaths DB.
제1 호흡수를 추정하기 위한 영상을 획득하면서 동시에 PPG 측정기로 동일 사용자에 대한 실제 호흡수를 측정한다(h 과정). 컴퓨터 장치는 PPG 측정기로부터 측정된 호흡수를 측정기 호흡수 DB에 저장한다. At the same time as acquiring the image for estimating the first respiration rate, the actual respiratory rate for the same user is measured by the PPG measuring device (step h). The computer device stores the measured respiratory rate from the PPG meter in the measuring device respiratory DB.
컴퓨터 장치는 제1 호흡수에 대한 데이터와 동일 시점에 측정기로 측정된 호흡수에 대한 데이터를 이용하여 회귀 분석 함수를 생성하고(i 과정), 생성한 회귀 분석 함수를 회귀 분석 식 DB에 저장한다. 전술한 바와 같이 회귀 분석 함수는 회귀 직선 또는 회귀 곡선을 의미한다.The computer device generates a regression analysis function using the data on the first respiratory rate and the respiration rate measured by the measuring instrument at the same time (step i), and stores the generated regression analysis function in the regression analysis DB . As described above, the regression analysis function means a regression line or a regression curve.
회귀 직선은 상관도 상의 점집합을 직선으로 대표시켜 구한 직선이다. 회귀 직선은 두 변량 사이의 관계를 나타낸다. 컴퓨터 장치는 동일 영역에 대한 제1 호흡수 DB와 측정기 호흡수 DB를 이용하여 회귀 직선 식을 도출할 수 있다. 회귀 직선 식은 아래의 수학식 4와 같다.The regression line is a straight line obtained by representing a point set on the correlation chart as a straight line. The regression line represents the relationship between two variables. The computer device can derive a regression linear equation using the first respiratory rate DB and the measurer respiratory rate DB for the same region. The regression linear equation is shown in Equation 4 below.
여기에서 y는 개선된 제2 호흡수이고, x는 제1 호흡수이다. 실제 데이터를 적용하여 구한 결과는 사용하는 데이터에 따라 상수 a, b 값이 변할 수 있다.Where y is the improved second respiratory rate, and x is the first respiratory rate. The results obtained by applying the actual data may vary with the values of a and b depending on the data used.
회귀 곡선은 상관도 상의 점집합을 직선이 아닌 곡선으로 대표시켜 구한 곡선이다. 회귀 곡선은 두 변량 사이의 관계를 나타낸다. 컴퓨터 장치는 제1 호흡수 DB와 측정기 호흡수 DB를 이용하여 회귀 곡선 식을 도출할 수 있다. 회귀곡선 식은 아래의 수학식 5와 같다.The regression curve is a curve obtained by representing a set of points on a correlation chart as a curve rather than a straight line. Regression curves show the relationship between two variables. The computer device can derive a regression curve equation using the first respiration DB and the instrument respiration DB. The regression curve equation is shown in Equation (5) below.
여기에서 y는 개선된 제2 호흡수이고, x는 제1 호흡수이다. 실제 데이터를 적용하여 구한 결과는 사용하는 데이터에 따라 상수 ai, c 값이 변할 수 있다.Where y is the improved second respiratory rate, and x is the first respiratory rate. The results obtained by applying the actual data may vary in the values of the constants a i and c according to the data used.
본 실시례 및 본 명세서에 첨부된 도면은 전술한 기술에 포함되는 기술적 사상의 일부를 명확하게 나타내고 있는 것에 불과하며, 전술한 기술의 명세서 및 도면에 포함된 기술적 사상의 범위 내에서 당업자가 용이하게 유추할 수 있는 변형 예와 구체적인 실시례는 모두 전술한 기술의 권리범위에 포함되는 것이 자명하다고 할 것이다.The present embodiment and drawings attached hereto are only a part of the technical idea included in the above-described technology, and it is easy for a person skilled in the art to easily understand the technical idea included in the description of the above- It will be appreciated that variations that may be deduced and specific embodiments are included within the scope of the foregoing description.
50 : 스마트 기기
51 : 카메라
52 : 저장 장치
53 : 연산 장치
54 : 출력 장치
81 : 카메라
85 : 컴퓨터
91 : 사용자 단말
95 : 서버50: Smart devices
51: Camera
52: Storage device
53:
54: Output device
81: Camera
85: Computer
91: User terminal
95: Server
Claims (7)
상기 컴퓨터 장치가 시간의 흐름에 따라 상기 피부 영역의 색상 데이터 평균값을 구하는 단계;
상기 컴퓨터 장치가 상기 색상 데이터 평균값에 FFT(Fast Fourier Transform)를 적용하는 단계; 및
상기 컴퓨터 장치가 상기 FFT를 적용한 주파수 영역에서 가장 큰 파워를 갖는 제1 주파수 값을 통해 설정된 호흡수 산출을 위한 주파수 범위를 결정하고, 상기 주파수 범위에서 가장 큰 파워를 갖는 제2 주파수 값을 기준으로 제1 호흡수를 산출하는 단계를 포함하는 영상을 이용한 호흡수 측정 방법.The computer device detecting a skin region in an image having a plurality of frames;
Obtaining a color data average value of the skin region according to a time;
The computer device applying Fast Fourier Transform (FFT) to the color data average value; And
Wherein the computer device determines a frequency range for calculating the number of breaths set based on a first frequency value having the largest power in the frequency domain to which the FFT is applied and determines a second frequency value having the largest power in the frequency range And calculating a first respiration rate based on the first respiration rate.
상기 컴퓨터 장치는 0.67Hz에서 3.34Hz인 상기 주파수 영역에서 가장 큰 파워를 갖는 상기 제1 주파수 값을 결정하는 영상을 이용한 호흡수 측정 방법.The method according to claim 1,
Wherein the computer device determines the first frequency value having the largest power in the frequency range from 0.67 Hz to 3.34 Hz.
상기 제1 주파수값이 1.36 이상인 경우 상기 주파수 범위는 아래 수식으로 결정되는 영상을 이용한 호흡수 측정 방법.
(여기서, fpulse는 상기 제1 주파수값, frespiration은 상기 주파수 범위임)The method according to claim 1,
Wherein the frequency range is determined by the following equation when the first frequency value is 1.36 or more.
(Where f pulse is the first frequency value and f respiration is the frequency range)
상기 제1 주파수값이 1.36 보다 작은 경우 상기 주파수 범위는 아래 수식으로 결정되는 영상을 이용한 호흡수 측정 방법.
(여기서, frespiration은 상기 주파수 범위임)The method according to claim 1,
Wherein the frequency range is determined by the following equation when the first frequency value is smaller than 1.36.
(Where f respiration is the frequency range)
상기 컴퓨터 장치는 상기 피부 영역의 RGB 색상을 다른 색상 체계로 변경하고, 상기 다른 색상 체계의 색차 성분 중 적어도 하나의 색상 데이터 평균값을 상기 색상 데이터로 추출하는 영상을 이용한 호흡수 측정 방법.The method according to claim 1,
Wherein the computer device changes an RGB color of the skin region to another color system and extracts at least one color data average value of the color system components of the different color system as the color data.
상기 컴퓨터 장치는 상기 피부 영역의 RGB 색상 체계를 YCgCo 색상 체계로 변경하고, Cg 색상 데이터의 평균값을 상기 색상 데이터로 이용하는 영상을 이용한 호흡수 측정 방법.The method according to claim 1,
Wherein the computer device changes an RGB color scheme of the skin region into a YCgCo color scheme and uses an average value of Cg color data as the color data.
상기 컴퓨터 장치가 상기 제1 호흡수와 PPG 측정 장비로 측정한 호흡수의 관계를 이용하여 사전에 마련된 회귀 분석 함수에 상기 제1 호흡수를 적용하여 제2 호흡수를 측정하는 단계를 더 포함하는 영상을 이용한 호흡수 측정 방법.The method according to claim 1,
Further comprising the step of measuring the second respiratory rate by applying the first respiratory rate to a regression analysis function previously prepared using the relationship between the first respiratory rate and the respiratory rate measured by the PPG measuring device Measurement of respiratory rate using image.
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2016
- 2016-10-18 KR KR1020160135145A patent/KR20180042673A/en not_active Application Discontinuation
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