With the recent development of less-costly uncooled detector technology, expensive optics are among the remaining significant cost drivers in the thermography camera. As a potential solution to this problem, the fabrication of IR lenses using chalcogenide glass has been studied in recent years. We report on the molding and evaluation of a ultra-precision chalcogenide-glass lens for the thermography camera for body-temperature monitoring. In addition, we fabricated prototype thermography camera using the chalcogenide-glass lens and obtained the thermal image from the camera. In this work, it was found out that thermography camera discerned body-temperature between 20 and $50^{\circ}C$ through the analysis of thermal image. It is confirmed that thermography camera using the chalcogenide-glass lens is applicable to the body-temperature monitoring system.
최근 인체에서 방출되는 적외선을 감지하여 질병부위를 진단하는 의료기기로써 체열촬영이 가능한 열화상카메라가 활용되고 있다. 본 연구에서는 칼코지나이드 소재 적외선 성형렌즈를 채용한 열화상카메라 시제품을 제작하고, 열영상 분석을 통해 체열진단 장비로써의 시제품 성능을 검증하였다. 열화상카메라 시제품은 $20{\sim}50^{\circ}C$에서 체열이 촬영됨을 확인 하였고, 온도분해능(NEDT) 측정결과 87.7mK의 우수한 결과를 나타냈다. 이를 통해 칼코지나이드 성형렌즈를 채용한 열화상카메라 시스템이 체열진단을 위한 의료기로 사용가능함을 확인 하였다.
본 연구는 구급현장에서 사용되고 있는 바디캠을 활용하여 교육피드백 효과를 파악하고자 응급구조학과 4학년 32명을 대상으로 팀단위 심폐소생술 시뮬레이션을 진행하여 바디캠 피드백 전후에 대한 인식도, 교육피드백 효과, 만족도, 바디캠 기기활용 선호도 및 애로사항을 파악하였다. 자료분석은 SPSS 27.0 프로그램을 이용하여 기술통계, 빈도분석, paried t-test, Wilcoxon signed rank test를 수행하였다. 연구결과 바디캠 사용에 대한 인식은 3.73±0.62점에서 4.45±0.54점으로 긍정적인 인식변화를 보였으며, 3.98±0.51의 긍정적인 만족도는 나타냈다(p<.001). 또한 바디캠 피드백 후 자가점검 정확도와 수행능력점수에서 유의한 상승효과를 나타냈다(p<.001). 따라서 팀단위 시뮬레이션 소생술 훈련 시 강사의 직접적인 피드백 없이도 바디캠 영상시청을 통한 자가피드백을 수행하여 자가점검능력 향상 및 수행능력향상의 긍정적인 교육피드백 효과를 발휘할 수 있다.
We propose a novel framework for markerless camera-based games. By using a visual camera, our method may yield robust human body segmentation with high performance comparable to the segmentation using depth cameras. The edges of human bodies are detected by subtracting gradient backgrounds, and human body regions are segmented by the operations based on mathematical morphology. Collisions between detected regions and virtual objects are determined by finding the colliding time using intra-frame positions of virtual objects. Experimental results show that the proposed method may produce robust segmentation of human bodies, thereby and the collision responses are more accurate than previous methods. Therefore, the proposed framework can be widely used in camera-based games requiring high performance.
This study was conducted to investigate the effects of food consumption monitoring using a camera-phone in a weight control program. Twenty-six female college students (>30% body fat) were randomly assigned to the camera-phone and diary (CD) group or diary (D) only group. During the 8-week weight control program, the CD group controlled their food consumption using a camera-phone, in which they took a food picture and uploaded it to the homepage. However, the D group used only a diary to record their food intake. The mean energy intake of the CD group during the program was 1451.9 kcal while that of the D group was 1524.3 kcal. The total energy intakes of both groups significantly decreased during the program. The CD group lost 5.2 kg of body weight and 3.1% body fat while the D group lost 2.2 kg of body weight and 1.1% body fat. The body weight and fat levels significantly decreased in the CD group compared to the D group. The triglyceride, total-cholesterol and LDL-cholesterol levels of the CD group as well as the total-cholesterol level of the D group significantly decreased during the program. The total-cholesterol and LDL-cholesterol levels both significantly decreased in the CD group compared to the D group. In this study, it was concluded that digital photography method using a camera-phone might influence weight control through trained consumption monitoring, which helps individuals reduce discrepancies between perceived and actual consumption levels.
The non-contact easy detecting system of nursing person's body vital information and their behaviors monitoring system are developed, which consist of "Kinect" sensor and thermography camera. The "Kinect" sensor can catch the body contour and the body moving behavior, and output their imaging data realtime. The thermography camera can detect respiration state and body temperature, etc. In this study, the practicability of this system was verified.
To make a robust object tracking and identifying system for an intelligent robot and/or home system, heterogeneous sensor fusion between visible ray system and infrared ray system is proposed. The proposed system separates the object by combining the ROI (Region of Interest) estimated from two different images based on a heterogeneous sensor that consolidates the ordinary CCD camera and the IR (Infrared) camera. Human's body and face are detected in both images by using different algorithms, such as histogram, optical-flow, skin-color model and Haar model. Also the pose of human body is estimated from the result of body detection in IR image by using PCA algorithm along with AdaBoost algorithm. Then, the results from each detection algorithm are fused to extract the best detection result. To verify the heterogeneous sensor fusion system, few experiments were done in various environments. From the experimental results, the system seems to have good tracking and identification performance regardless of the environmental changes. The application area of the proposed system is not limited to robot or home system but the surveillance system and military system.
본 논문에서는 다중 체온 감지용 지능형 카메라를 제안한다. 제안하는 카메라는 광학(4056*3040) 및 열화상(640*480) 2종의 카메라로 구성되고 획득된 영상으로부터 사람의 표정 및 체온을 분석하여 이상 증상을 감지한다. 광학 및 열화상카메라는 동시에 운영되며 광학 영상에서 객체를 검출한 후 얼굴영역을 도출하여 표정분석을 수행한다. 열화상카메라는 광학카메라에서 얼굴영역으로 판단한 좌표 값을 적용하고 해당영역의 최고 온도를 측정하여 화면에 표출한다. 이상 징후 감지는 분석된 표정 3가지(무표정, 웃음, 슬픔)와 체온 값을 활용하여 판단하며 제안된 장비의 성능을 평가하기 위해 광학영상 처리부는 Caltech, WIDER FACE, CK+ 데이터셋을 3종의 영상처리 알고리즘(객체검출, 얼굴영역 검출, 표정분석)에 적용하였다. 실험결과로 객체검출률, 얼굴영역 검출률, 표정분석률 각각 91%, 91%, 84%을 도출하였다.
International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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제12권1호
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pp.122-129
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2020
The circumference of the body is not only an indicator in order to buy clothes in our life but an important factor which can increase the effectiveness healing properly after figuring out the shape of body in a hospital. There are several measurement tools and methods so as to know this, however, it spends a lot of time because of the method measured by hand for accurate identification, compared to the modern advanced societies. Also, the current equipments for automatic body scanning are not easy to use due to their big volume or high price generally. In this papers, OpenPose model which is a deep learning-based Skeleton Tracking is used in order to solve the problems previous methods have and for ease of application. It was researched to find joints and an approximation by applying the data of the deep camera via reference data of the measurement parts provided by the hospitals and to develop a program which is able to measure the circumference of the body lighter and easier by utilizing the elliptical circumference formula.
대부분의 맞춤 정장 회사에서는 재단사가 신체 치수를 직접 측정하기 때문에 신속하지 못하며 개인마다 그 기준이 모호하여 일관성을 가지기가 어렵고 고객이 신체 접촉으로 인한 불쾌감을 느낄 수가 있다. 이러한 문제점을 개선하기 위한 방법으로 본 논문에서는 길이 정보를 담고 있는 마크가 프린트되어 있는 엘라스틱 밴드를 몸에 착용한 후 디지털 카메라로 신체를 촬영하여 일반적인 영상처리 기술로 측정하기 어려운 신체의 특정 부위를 보다 효과적으로 측정 할 수 있는 방법을 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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