Optimization of Deep Neural Networks for Heartrate Estimation from Face Video Stream to Implement Smart Health-City

컨택트 센서 대신에 비접촉 비디오 이미지로부터 생체 정보를 얻고자 하는 연구가 활발히 진행되고 있는데, 얼굴 영상으로부터 심박수 추정을 하는 연구가 한 예이다. 과거의 경우 얼굴의 작은 움직임을 이용하여 신호처리 방식으로 심박수를 추정하였는데, 최근에는 얼굴의 색 변화를 딥러닝 알고리즘으로 분석하여 심박수를 추정하는 연구가 진행 중이다. 본 논문에서는 딥러닝 분석 방법을 이용하여 얼굴 영상으로부터 심박수를 추정하고자 하며, 특히 정확도 향상을 위한 딥러닝 구조 최적화 연구를 수행하였다. 얼굴 영상 추출 알고리즘을 사용하여 움직임 정보를 손실시키고, 얼굴 시맨틱 세그멘테이션 방법을 통해 피부 정보만 추출하여 이를 딥러닝 알고리즘의 입력으로 사용한다. 또한 딥러닝에 존재하는 하이퍼 매개변수는 지금까지 대다수의 연구에서 개발자의 경험에 의해 결정되었지만, 본연구에서는 이를 베이지안 최적화와 하이퍼 밴드 기법을 통해 자동 최적화된 하이퍼 매개변수를 가지는 모델을 제안한다.