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얼굴영상을 이용한 스트레스 지수 추정에 관한 연구
A Study on Stress Index Estimation using Face Image 원문보기

한국정보처리학회 2016년도 춘계학술발표대회, 2016 Apr. 29, 2016년, pp.824 - 825  

박진수 (성균관대학교 정보통신대학) ,  홍광석 (성균관대학교 정보통신대학)

초록
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본 논문에서는 얼굴영상을 이용한 스트레스 지수 추정 방법을 제안한다. 얼굴영상으로부터 스트레스 지수(Stress Index)를 추정하기 위해 ROI(Region of Interest) 영역을 지정하고 지정된 영역의 색상공간을 RGB에서 YCgCo로 변환한다. 검출된 얼굴영역에서 프레임별 Cg값의 평균을 구하고 Cg신호의 주기를 이용하여 스트레스 지수를 추정한다. 제안방법의 성능평가를 위해 PPG(Photoplethysmogram) 측정 장비로부터 측정된 스트레스 지수와 얼굴영상을 이용하여 얻은 스트레스 지수를 서로 비교 분석하는 실험을 진행하였고, 성능평가 결과 오차율이 8.32%인 것을 확인하였다.

AI 본문요약
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제안 방법

  • 본 논문에서는 [1]에서 제안된 식을 참조하고 얼굴영상을 이용하여 스트레스 지수를 추정위해 얼굴영역을 검출한다. 검출된 영역에서 Cg신호를 추출하고, PPG신호와 Cg신호를 이용하여 측정한 스트레스 지수를 비교하였다.
  • 본 논문에서 제안하는 방법은 얼굴영역을 검출하고 색상모델변환을 통해 검출된 Cg신호를 이용하여 맥박을 추정[5]한다. 추정된 맥박의 RRI값에서 나온 Tachogram을 주파수 영역으로 변환 후 스트레스 지수 추정에 필요한 값들을 산출하는 방법을 제안한다.
  • 본 논문에서는 [1]에서 제안된 식을 참조하고 얼굴영상을 이용하여 스트레스 지수를 추정위해 얼굴영역을 검출한다. 검출된 영역에서 Cg신호를 추출하고, PPG신호와 Cg신호를 이용하여 측정한 스트레스 지수를 비교하였다.
  • 본 논문에서 제안한 방법의 성능 평가를 위해 Laxtha 사의 Ubpulse를 이용하여 PPG신호를 측정하였고, 측정된 PPG신호와 Cg신호를 이용하여 산출된 스트레스 지수를 비교하여 그 오차와 오차율을 계산하였다. 실험은 1분 동안 PPG신호와 Cg신호 추출을 동시에 진행하였고, 촬영은 초당 30프레임씩 진행하였다. 피험자는 총 3명(남성 2명, 여성 1명)으로 각 인원의 얼굴영상 및 PPG신호 측정 횟수는 각 10회씩 총 30회를 측정하여 스트레스 지수를 산출하였다.
  • 본 논문에서 제안하는 방법은 얼굴영역을 검출하고 색상모델변환을 통해 검출된 Cg신호를 이용하여 맥박을 추정[5]한다. 추정된 맥박의 RRI값에서 나온 Tachogram을 주파수 영역으로 변환 후 스트레스 지수 추정에 필요한 값들을 산출하는 방법을 제안한다.
  • 실험은 1분 동안 PPG신호와 Cg신호 추출을 동시에 진행하였고, 촬영은 초당 30프레임씩 진행하였다. 피험자는 총 3명(남성 2명, 여성 1명)으로 각 인원의 얼굴영상 및 PPG신호 측정 횟수는 각 10회씩 총 30회를 측정하여 스트레스 지수를 산출하였다.

데이터처리

  • 본 논문에서 제안한 방법의 성능 평가를 위해 Laxtha 사의 Ubpulse를 이용하여 PPG신호를 측정하였고, 측정된 PPG신호와 Cg신호를 이용하여 산출된 스트레스 지수를 비교하여 그 오차와 오차율을 계산하였다. 실험은 1분 동안 PPG신호와 Cg신호 추출을 동시에 진행하였고, 촬영은 초당 30프레임씩 진행하였다.
  • 표 4는 얼굴영상을 이용하여 측정한 스트레스 지수와 PPG신호를 이용하여 측정한 스트레스 지수의 오차와 오차율을 계산하였다. PPG신호와 얼굴영상의 오차는 최대 7.
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