Abstrakt. Detta dokument presenterar en kognitiv vision för att erkänna en uppsättning intressanta aktiviteter i det dagliga livet (ADL) för äldre i hemmet. Det föreslagna tillvägagångssättet består av en videoanalyskomponent och en verksamhetsigenkänningskomponent. En videoanalyskomponent innehåller persondetektering, personspårning och igenkänning av människans hållning. En mänsklig positionsigenkänning består av en uppsättning hållningsmodeller och en dedikerad mänsklig positionsigenkänningsalgoritm. Aktivitetsigenkänningskomponenten innehåller en uppsättning videoevenemangsmodeller och en dedikerad algoritm för videohändelseigenkänning. I denna studie samarbetar vi med medicinska experter (gerontologer från sjukhuset i Nice) för att definiera och modellera en rad scenarier relaterade till de äldres intressanta aktiviteter. En del av dessa aktiviteter kräver att man upptäcker en fin beskrivning av människokroppen, till exempel kroppsställningar. För detta ändamål föreslår vi tio 3D-viktiga mänskliga ställningar som är användbara för att känna igen en uppsättning intressanta mänskliga aktiviteter oavsett miljö. Med hjälp av dessa 3D-nyckelställningar har vi modellerat trettiofyra videohändelser, enkla sådana som "en person står" och sammansatta sådana som "en person känner sig svag". Vi har också anpassat en video händelseigenkänningsalgoritm för att i realtid upptäcka vissa aktiviteter av intresse genom att lägga till hållning. Nytt med vårt tillvägagångssätt är de föreslagna 3D-nyckelställningarna och uppsättningen aktivitetsmodeller för äldre människor som bor ensamma i sitt eget hem. För att validera våra föreslagna modeller har vi utfört en uppsättning experiment i Gerhome laboratoriet som är en realistisk plats som reproducerar miljön i en typisk lägenhet. För dessa experiment har vi förvärvat och bearbetat tio videosekvenser med en skådespelare. Varaktigheten av varje videosekvens är ca tio minuter och varje video innehåller ca 4800 bilder.
I ett exempel på erkännande av verksamheten REF, tio stater relaterade till verksamheten i det dagliga livet utmärktes med en genomsnittlig noggrannhet på 74,1 %.
Monitoring activities of daily living (adls) of elderly based on 3d key human postures
{'venue': 'In Proc. of International Cognitive Vision Workshop', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Psychology', 'Computer Science']}