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동향

딥러닝을 활용한 영상기반 생체신호 획득 [기술이전설명회 발표자료]

2023-01-27 org.kosen.entty.User@39932e35 코센2022(kosen2022)

분야

정보/통신

발행기관

정보통신기획평가원

발행일

2022.09.07

URL

첨부파일

본 기술이전은 딥러닝 기술을 활용하여 입력 얼굴 영상에서 대상자의 맥박 신호 (PPG:photoplethysmography) 및 맥박수를 검출하는 기술로써 다음과 같은 세부 기능을 포함함

- 노이즈 제거 및 생체신호의 정확도를 향상 시키기 위해 어텐션을 활용하여 컬러 영상에서 PPG 신호가 검출되는 얼굴 피부 영역에 가중치를 부여함

- 얼굴 영상 데이터로부터 PPG 신호를 추정하는 학습 모델을 기반으로 대상자의 PPG 신호를 추정함

- 추정된 PPG 신호를 주파수 영역에서 필터링(심박 정보 이외의 정보를 제거)하고 분석하여 평균 맥박수를 계산함

- 640 x 480 @30fps의 실시간 컬러 카메라 입력을 기준으로 영상 기반 생체신호 검출 기능은 15fps이상의 검출 속도를 제공함

- 공개 데이터세트 기반으로 맥박수 측정 정확도는 4 MAE 이내 값을 제공함

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