Mänskliga fall inträffar mycket sällan, vilket gör det svårt att använda övervakade klassificeringsmetoder. Dessutom måste den mätmetod som används bevara identiteten hos dem som övervakas. I detta dokument undersöker vi användningen av värmekamera för falldetektering, eftersom den effektivt döljer identiteten hos dem som övervakas. Vi formulerar problemet med falldetektering som en anomali upptäckt problem och syftar till att använda autoencoders för att identifiera fall. Vi presenterar också en ny anomali scoring metod för att kombinera rekonstruktion poäng för en ram över olika videosekvenser. Våra experiment antyder att Convolutional LSTM autoencoders presterar bättre än convolutional och djup autoencoders i att upptäcka osedda fall.
I REF presenterade författarna användningen av värmekamera för falldetektering som är integritetsbevarande eftersom den effektivt döljer identiteten hos dem som övervakas.
Fall Detection from Thermal Camera Using Convolutional LSTM Autoencoder
{'venue': 'EasyChair Preprints', 'journal': 'EasyChair Preprints', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}