Implementation and analysis of biometric information measurement method based on image processing

영상처리 기반 생체 정보 측정 방법 구현 및 분석

As the COVID-19 pandemic hits the world, the Tokyo Olympics in 2021 will be held behind closed doors. Some broadcasters showed the heart rate of the players in real time using image processing-based non-contact measurement to convey the vividness of the scene on TV. However, since the non-contact model uses changes in the skin color of the players' faces according to blood circulation as a parameter, there is a possibility that errors may occur due to interference factors such as natural light or glasses. Therefore, in this paper, the non-contact heart rate measurement model and the contact heart rate measurement model are tested in an environment free from interference and their accuracy is analyzed.

코로나19가 전 세계를 강타하면서 2021년 무관중 도쿄올림픽을 개최했다. 일부 방송사는 TV로 현장의 생생함을 전하고자 영상처리 기반 비접촉식 측정을 활용하여 실시간으로 선수들의 심박수를 보여주었다. 그러나 비접촉식 모델은 혈액순환에 따른 선수들의 얼굴 피부색 변화를 파라미터로 이용하기 때문에 자연광이나 안경 등과 같은 방해 요소로 인해 부정확할 가능성이 있다. 따라서 본 논문에서는 비접촉식 심박수 측정 모델과 접촉식 심박수 측정 모델을 방해 요소 유무에 따른 환경에서 실험하고 그에 따른 정확도를 분석한다.