Abstract-I detta papper, två algoritmer testades på 11 friska vuxna: en baserad på heuristiska och en annan på video taggning maskin lärande metoder för automatisk falldetektering; båda använder Microsoft Kinect v2. För vårt heuristiska tillvägagångssätt använde vi skelettdata för att upptäcka fall baserat på en uppsättning instruktioner och signalfiltreringsmetoder. För maskininlärning, implementerade vi en datauppsättning som använder Adaptive Booster Trigger (AdaBoostTrigger) algoritm via video taggning för att möjliggöra falldetektering. För varje infallsvinkel har varje försöksperson i genomsnitt utfört sex verkliga positiva och sex falskt positiva fallincidenter under två olika förhållanden: ett med föremål som delvis blockerar sensorns sikt och ett med partiellt blockerat synfält. Varje metods noggrannhet har jämförts med varandra under olika förhållanden. Resultatet visade i genomsnitt 95,42 % noggrannhet i den heuristiska metoden och 88,33 % i maskininlärningsteknik. Vi drar slutsatsen att heuristiskt tillvägagångssätt presterar mer exakt för falldetektering när det finns ett begränsat antal träningsdata tillgängliga. Icke desto mindre, eftersom gestdetektionens komplexitet ökar, är behovet av en maskininlärningsteknik oundviklig.
Amini m.fl. REF använde två falldetekteringsmetoder, heuristiska och baserade på maskininlärning med AdaBoostTrigger-algoritmen.
A comparison between heuristic and machine learning techniques in fall detection using Kinect v2
{'venue': '2016 IEEE International Symposium on Medical Measurements and Applications (MeMeA)', 'journal': '2016 IEEE International Symposium on Medical Measurements and Applications (MeMeA)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}