Abstract-I detta dokument föreslår vi en ny dator visionsbaserad falldetekteringssystem för övervakning av en äldre person i en hemvård, assisterande levande ansökan. Inledningsvis används en enda kamera som täcker hela rumsmiljön för videoinspelning av en äldre persons dagliga aktiviteter under en viss tidsperiod. Den inspelade videon är sedan manuellt segmenterad i korta videoklipp som innehåller normala positioner, som används för att komponera den normala datauppsättningen. Vi använder codebook bakgrund subtraktion teknik för att extrahera människokroppen silhuetter från videoklippen i den normala datauppsättningen och information från ellips montering och form beskrivning, tillsammans med positionsinformation, används för att ge funktioner för att beskriva de extraherade hållning silhuetter. Funktionerna samlas in och en online en klass stöd vektor maskin (OCSVM) metod tillämpas för att hitta regionen i funktion utrymme för att skilja normala dagliga positioner och onormala positioner såsom fall. Den resulterande OCSVM-modellen kan också uppdateras med hjälp av onlinesystemet för att anpassa sig till nya nya normala positioner och vissa regler läggs till för att minska falsklarmfrekvensen och därigenom förbättra falldetekteringsprestandan. Av de omfattande experimentella utvärderingarna av dataset för 12 personer bekräftar vi att vårt föreslagna personspecifika falldetekteringssystem kan uppnå utmärkt falldetekteringsprestanda med 100% falldetekteringsfrekvens och endast 3% falsk detektionshastighet med de optimalt inställda parametrarna. Detta arbete är ett semiunövervakat falldetekteringssystem ur ett systemperspektiv eftersom även om en oövervakad algoritm (OCSVM) tillämpas, krävs mänsklig intervention för segmentering och val av videoklipp som innehåller normala positioner. Som sådan representerar vår forskning ett steg mot ett fullständigt oövervakat falldetekteringssystem. Index Terms-Assistive levande, falldetektering, hälso-och sjukvård, online en klass stöd vektor maskin (OCSVM), hållningsdetektering.
REF Ett annat arbete ger en halvoövervakad falldetekteringssystem; även om en OCSVM används, mänskliga ingrepp krävs för att segmentera och välja videoklipp av normala positioner.
An Online One Class Support Vector Machine-Based Person-Specific Fall Detection System for Monitoring an Elderly Individual in a Room Environment
{'venue': 'IEEE Journal of Biomedical and Health Informatics', 'journal': 'IEEE Journal of Biomedical and Health Informatics', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}