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Chan-Il Kim (Keimyung University) Shin-Gyun Kim (Keimyung University) Jong- Geun Kim (Keimyung University) Na-Ra Ha (Keimyung University) Jong-Ha Lee (Keimyung University)
저널정보
대한인간공학회 대한인간공학회 학술대회논문집 대한인간공학회 2018 춘계 학술대회 한.일 공동학술대회
발행연도
2018.5
수록면
28 - 31 (4page)

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Objective: In this paper, we propose a novel bio-signal measuring system, Deep Health Eye, which is patch-less, noiseless, and identification enable. Method: Unlike traditional system, proposed system is based on biometric data measurement using image sequence. First, it recognizes the face of the patient by using a camera, compares the face with image in a database, and then subjects it to a process to confirm the identity of the patient. In this process, the system aims to track numerous people’s faces at the same time, not to track the face of just one person. This is intended to verify the individual’s identity by recognizing everyone when more than one person is within the camera image. Only the heartbeat of the person whose identity is verified by face recognition can be measured. Heart rate is measured by tracking the face of the target person, and extracting the color value of the same coordinates through the color change of the pixel continuously. With this system, the identity and the bio-signal of the person in the image can be measured by using only the camera image. Results: We verified the difference between the actual heart rate and the measured data value taken by the camera, which was obtained by comparing the HRV measured by using the value change of the green channel data in a specific face with the value obtained with and PPG measurement using a Biopac MP150. In the face recognition experiment, we conducted face recognition in various situations. The recognition rate of this system exhibited 96.0% accuracy when trying to recognize the front, and exhibited 86.0% accuracy from the sides of the face. The average heart rate estimation accuracy was 99.1%, compared to the gold standard method. About the systolic atrial blood pressure estimation accuracy was 91.9% and saturation accuracy was 92.5%. Conclusion: In this study proposes an authentication process, implemented at the same time as measuring biometric data, through a non-contact method. The accuracy of the proposed system shows the possibility of the Deep Health Eye in the many applications.
#Mobile Health #Non-Contact #Identification #Heart rate #SpO2 #Blood Pressure #Artificial Intelligence

목차

ABSTRACT
1. Introduction
2. Method
3. Results
4. Conclusion
References

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