A study on non-contact stress estimation using multi-physiological signals from facial video.
이공학학술연구기반구축(R&D) · 석사과정생연구장려금지원
2026년
2340066287
교육부
한국연구재단
전북대학교
박주하
1명
2026.09.01 ~ 2027.08.31
2026.09.01 ~ 2027.08.31
1,200만원
1,200만원
기초연구
대학
전북특별자치도 전주시
정보/통신 > 정보이론 > 인공지능
... 설계함으로써, 단일 RGB 카메라 입력만으로 임상적으로 유의미한 스트레스 상태 추정이 가능한 완전한 비접촉식 파이프라인을 구현하는 것을 최종 목표로 함. 또한 통제된 조도 환경에서 수집된 기존 공개 데이터셋의 한계를 보완하기 위해, 다양한 조도 변화 조건을 포함하는 자체 스트레스 데이터셋을 구축하여 제안 모델의 실제 환경 적용 가능성을 체계적으로 검증하고자 함.
[1차년도: rPPG 기반 HRV&RR 활용 스트레스 분류 baseline 구축 및 데이터셋 수집]공개 데이터셋(UBFC-Phys)을 활용하여 얼굴 영역 검출 및 rPPG 신호 추출을 위한 전처리 파이프라인을 구축하고, bandpass filtering 및 peak detection 알고리즘을 적용하여 RR interval 및 HRV 특징 벡터를 산출함. 이를 ...
... 기여할 수 있음. 정기적인 스트레스 모니터링이 요구되는 임상 및 재활 환경, 비대면 심리 평가 플랫폼, 그리고 고위험 작업 환경에서의 작업자 안전 관리 시스템 등에 사후 분석 기반 솔루션으로 활용될 ... 가치가 높을 것으로 전망됨. 또한 본 연구에서 직접 구축한 조도 변화 환경 기반 스트레스 데이터셋은 공개를 통해 rPPG 및 비접촉식 생체신호 추정 분야 연구자들이 활용할 수 있는 벤치마크 ...