Abstract-Falls är en av de viktigaste orsakerna till skador på äldre människor. Att använda bärbara anordningar för falldetektering har höga kostnader och kan orsaka olägenheter i de äldres dagliga liv. I detta dokument presenterar vi en automatiserad falldetekteringsmetod som endast kräver en lågkostnadsdjupkamera. Vår strategi kombinerar två datorseende tekniker-form-baserad fallkarakterisering och en lärande-baserad klassificerare för att skilja fall från andra dagliga handlingar. Med tanke på en höstvideo klipp, vi extraherar krökning skala utrymme (CSS) funktioner av mänskliga silhuetter vid varje ram och representerar åtgärden med en påse CSS ord (BoCSS). Sedan använder vi den extrema inlärningsmaskinen (ELM) klassificerare för att identifiera BoCSS representation av ett fall från de andra åtgärder. För att eliminera ELM:s känslighet för dess hyperparametrar, presenterar vi en algoritm för optimering av partikelsvärmar med variabel längd för att optimera antalet dolda neuroner, motsvarande ingångsvikter och fördomar hos ELM. Med hjälp av en låg kostnad Kinect djupkamera, bygger vi en åtgärd dataset som består av sex typer av åtgärder (fallande, böjning, sittande, huk, promenader, och liggande) från tio ämnen. Experiment med datasetet visar att vårt tillvägagångssätt kan uppnå upp till 91,15 % känslighet, 77,14 % specificitet och 86,83 % noggrannhet. På en offentlig dataset, vår strategi fungerar jämförbart med toppmoderna falldetekteringsmetoder som behöver flera kameror. Index Terms-Curvature skala utrymme (CSS), extrem inlärningsmaskin (ELM), falldetektering, partikel svärm optimering, form kontur.
Funktionerna i krökningsskala (CSS) och påse-of-words (BOW) metoden REF kombinerades för att upptäcka ett fall i en djup video.
Depth-Based Human Fall Detection via Shape Features and Improved Extreme Learning Machine
{'venue': 'IEEE Journal of Biomedical and Health Informatics', 'journal': 'IEEE Journal of Biomedical and Health Informatics', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}