I detta dokument presenterar vi en metod för att känna igen mänsklig aktivitet från språkliga sammanfattningar av temporal fuzzy inference kurvor som representerar tillstånden för ett tredimensionellt objekt som kallas voxel person. En hierarki av fuzzy logik används, där utdata från varje nivå sammanfattas och matas in i nästa nivå. Vi presenterar en tvånivåmodell för falldetektering. Den första nivån visar personens tillstånd vid varje bild. Den andra nivån fungerar på språkliga sammanfattningar av voxel person tillstånd och slutsatser om aktivitet utförs. De regler som används för falldetektering utformades under överinseende av sjuksköterskor för att se till att de återspeglar det sätt på vilket de äldste utför dessa aktiviteter. Den föreslagna ramen är mycket flexibel. Regler kan ändras, läggas till, eller tas bort, vilket möjliggör per-bofast anpassning baserat på kunskap om deras kognitiva och fysiska förmåga.
En två-nivå hierarki av fuzzy logik för att härleda språkliga sammanfattningar av voxel persons tillstånd, rekonstruerad från två kameror, införs för att utföra aktivitet inference REF.
Linguistic summarization of video for fall detection using voxel person and fuzzy logic
{'venue': 'Computer vision and image understanding : CVIU', 'journal': 'Computer vision and image understanding : CVIU', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}