Detta dokument presenterar ett visionsbaserat system i realtid för att hjälpa en person med demens att tvätta händerna. Systemet använder endast videoingångar, och hjälp ges antingen som verbala eller visuella uppmaningar, eller genom att anlita en mänsklig vårdgivares hjälp. Systemet kombinerar en Bayesian sekventiell uppskattning ram för att spåra händer och handduk, med ett beslut teoretiskt ramverk för beräkning av åtgärder. Beslutssystemet är en delvis observerbar Markov-beslutsprocess, eller POMDP. Beslutspolicy som dikterar systemåtgärder beräknas i POMDP med hjälp av en punktbaserad ungefärlig lösningsteknik. Spårning och beslutsfattande system är kopplade med hjälp av en heuristisk metod för temporal segmentering av ingångsvideoströmmen baserat på kontinuiteten i trostillståndet. En viktig del av systemet är förmågan att uppskatta och anpassa sig till användarpsykologiska tillstånd, såsom medvetenhet och lyhördhet. Vi utvärderar systemet på tre sätt. För det första utvärderar vi handspårningssystemet genom att jämföra dess utgångar med manuella noteringar och med en enkel handdetekteringsmetod. För det andra testar vi POMDP-lösningsmetoderna i simulering och visar att vår politik har högre förväntad avkastning än fem andra heuristiska metoder. För det tredje rapporterar vi resultat från en tioveckors prövning med sju personer måttlig till svår demens i en anläggning för långtidsvård i Toronto, Kanada. Försökspersonerna tvättade händerna en gång om dagen, med hjälp av vårt automatiserade system, eller av en mänsklig vårdgivare, i alternerande tvåveckorsperioder. Vi ger två detaljerade fallstudieanalyser av systemet som arbetar under försök, och sedan visar enighet mellan systemet och oberoende mänskliga bedömare av samma försök.
Hoey och Al. REF föreslog ett datorseende i realtid för att hjälpa demenspatienter med handtvätt.
Automated Handwashing Assistance For Persons With Dementia Using Video And A Partially Observable Markov Decision Process
{'venue': 'Comput. Vis. Image Underst.', 'journal': 'Comput. Vis. Image Underst.', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}