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영어

Due to the growing interest in people's health and the global social issue of COVID-19, the demand for non-contact type devices that can extract biometric signals from a distance without attaching them to the body is increasing, rather than contact type biometric signal extraction device that attaches a sensor to a part of the body. For this reason, many studies on biometric signal extraction using RGB cameras, which can be easily encountered in daily life, are being conducted. However, since representative image-based biometric signal extraction algorithm use only information of a body part existing in an image, it takes a considerable amount of time to detect the ROI. In this paper, the image-based biometric signal extraction algorithm is divided into ROI detection and feature detection steps. We propose a multi-biometric signal extraction integrated system that eliminates the overlapping ROI detection process. Through the proposed system, it was confirmed that the ROI detection process occupies a significant portion in the biometric signal extraction algorithm, and it verified that proposed system can fully operate in more than 20 FPS real-time video or camera.

한국어

최근 건강에 대한 관심이 높아지고 전 세계적으로 유행하는 COVID-19의 사회적 이슈로 인해 신체 일부 에 센서를 부착하는 접촉식 생체 신호 검출 장치보다 신체에 부착하지 않고 일정 거리만큼 떨어져서 생체 신호를 검출할 수 있는 비접촉식 장치의 수요가 증가하고 있다. 이러한 요구사항으로 일상생활에서 쉽게 접할 수 있는 RGB 카메라를 이용한 생체 신호 검출 연구들이 많이 진행되고 있다. 하지만 영상 기반 생체 신호 검출 장치들은 영상 내에 존재하는 신체 일부의 정보만을 활용해야 때문에 관심 영역을 검출 및 추적하는데 상당한 처리시간이 소요된다. 본 논문에서는 영상 기반 생체 신호 검출 알고리즘을 관심 영역 검출과 특징 검출 단계로 분리하고 중 복되는 관심 영역 검출 과정을 제거한 다중 생체 신호 검출 통합 시스템을 제안한다. 제안한 시스템을 통해 관심 영역 검출 과정이 생체 신호 검출 과정에 상당한 비중을 차지하고 있음을 확인하였고 초당 20 프레임 이상의 실 시간 처리가 가능함을 검증하였다.