카메라 한 대로 심박을 읽고, 에이전트를 안전하게 묶는 방법

표준화된 온라인 인프라로 측정한 브라우저 기반 rPPG를 ECG 기준과 직접 비교 — Bland–Altman 한계 내 95% 일치, 녹화 시간이 길수록 오차 감소, 카메라 거리 영향은 미미.

연구 1(공개 데이터셋 CohFace, 접촉식 맥파 기준): r 약 0.75. 연구 2(온라인 영상 231개, 녹화 직후 잰 검증된 스마트폰 심박 앱 기준): r 0.58, rPPG가 심박을 낮게 추정 — 실사용 조건의 현실적 성능 범위입니다.

카메라 기반 바이탈 측정 제품을 규제 의료기기와 비교 — 심박수·호흡수·산소포화도 평균오차 ±3 이내, 혈압 ±10mmHg. VitalLens는 이 중 심박만 재며, 산소포화도는 재지 않습니다.

다중 관심영역 스펙트럼 접근으로 스마트폰 내장 카메라만으로 심박·호흡을 동시에 연속 측정 — 호흡수 평균절대오차 1회/분 미만, 심박수 0.7–6 bpm. 카메라 호흡수 측정은 VitalLens의 로드맵 항목입니다(현재 미구현).

지역사회 고령자 32명(정상 18·허약 14), 스마트폰 영상 + Keypoint R-CNN 자세추정으로 무게중심 운동학·엔트로피 지표를 추출해 랜덤포레스트로 판별. 같은 코호트 안 교차검증이며 저자들이 예비 타당성 연구로 규정 — VitalLens v2 설계의 참고 근거.

2D AI 카메라 자세추정 시스템의 STS 파워 측정치를 실험실 힘판과 비교해 타당성·신뢰성을 보고(건강한 성인 24명, 20–55세, 두 시행 모두 비례 편향).

골격 키포인트 + LSTM으로 운동 4종(푸시업·싯업·스쿼트·플랭크)을 분류한 정확도가 90% 이상 — 반복 횟수 정확도가 아니며, STS 카운팅으로 옮기려면 별도 검증이 필요합니다.

밀집 광류(optical flow)로 웨어러블 없이 여러 사람의 다양한 운동을 동시에 감지·인식·카운팅 — 가정 환경 다중 인물 시나리오에 참고.