Abstract-Vi föreslår ett nytt datorsynbaserat falldetekteringssystem för övervakning av äldre i en ansökan om hemvård. Bakgrund subtraktion tillämpas för att extrahera förgrunden människokroppen och resultatet förbättras genom att använda viss efterbehandling. Information från ellipsmontering och en projektionshistogram längs ellipsaxlarna används som egenskaper för att särskilja olika positioner hos människan. Dessa egenskaper matas sedan in i en riktad acyklisk grafstöd vektormaskin för hållningsklassificering, vars resultat sedan kombineras med härledd golvinformation för att upptäcka ett fall. Från en datauppsättning på 15 personer visar vi att vårt falldetekteringssystem kan uppnå en hög falldetekteringsfrekvens (97,08 %) och en mycket låg falsk detektionsfrekvens (0,8 %) i en simulerad hemmiljö. Index Terms-Assistive living, riktad acyklisk graf stöd vektor maskin (DAGSVM) systemintegration, falldetektering, hälso-och sjukvård, flera klasser klassificering.
Arbetet i REF presenterar falldetektering genom att använda informationen från ellipsmontering och en projektionshistogram längs ellipsens axlar för att skilja mellan olika ställningar hos personen.
A Posture Recognition-Based Fall Detection System for Monitoring an Elderly Person in a Smart Home Environment
{'venue': 'IEEE Transactions on Information Technology in Biomedicine', 'journal': 'IEEE Transactions on Information Technology in Biomedicine', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}