Sammanfattning av denna webbsida: Ett hälsosamt åldrande är en av de viktigaste sociala frågorna. I detta dokument föreslår vi en metod för att upptäcka onormal aktivitet utan någon manuell märkning av utbildningsproven. Genom att utnyttja moduleringen Field of View (FOV) kodas den spatio-temporala egenskapen hos mänsklig aktivitet in i lågdimensionell dataström som genereras av de takmonterade Pyroelektriska infraröda (PIR) sensorerna. Likheten mellan de normala träningsproven mäts baserat på skillnaden mellan Kullback-Leibler (KL) för varje par av dem. Den naturliga klustringen av normala aktiviteter upptäcks genom en självstuderande spektralklustringsalgoritm med oövervakad modellval på eigenvektorerna av en modifierad likhetsmatris. Hidden Markov Modeller (HMM) används för att modellera varje kluster av normala aktiviteter och form funktioner vektorer. Enklassig Support Vector Machines (OSVM) används för att profilera normala aktiviteter och upptäcka onormala aktiviteter. För att validera effektiviteten i vår metod utförde vi experiment i verkliga inomhusmiljöer. De uppmuntrande resultaten visar att vår metod kan upptäcka onormala aktiviteter som endast ges de normala träningsproven, som syftar till att undvika den mödosamma och inkonsekventa datamärkningsprocessen.
Luo m.fl. REF föreslog en metod för att upptäcka onormalt beteende genom att undersöka det tidsmässiga inslaget i sensorns dataström.
Abnormal Activity Detection Using Pyroelectric Infrared Sensors
{'venue': 'Sensors (Basel, Switzerland)', 'journal': 'Sensors (Basel, Switzerland)', 'mag_field_of_study': ['Engineering', 'Medicine', 'Computer Science']}