Full metadata record
DC Field | Value | Language |
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dc.contributor.advisor | Son, Sang Hyuk | - |
dc.contributor.author | Yoon, Hee Jung | - |
dc.date.accessioned | 2017-05-10T08:49:58Z | - |
dc.date.available | 2016-05-18T00:00:00Z | - |
dc.date.issued | 2013 | - |
dc.identifier.uri | http://dgist.dcollection.net/jsp/common/DcLoOrgPer.jsp?sItemId=000002262486 | en_US |
dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/20.500.11750/1331 | - |
dc.description.abstract | The elderly population is expected to more than triple by 2050 in the United States alone. This indicates the growing need of medical innovations that are expected to deliver convenient, user-friendly, and intelligent health care in the home. In particular, the use of computer vision and artificial intelligence offers a new promising solution to analyze human behavior and detect unusual events. We propose a novel method to detect unintentional falls, which are one of the greatest risks for seniors living alone. Our approach is based on a machine learning technique, in which we use a human skeletal joint data from a Red Green Blue Depth (RGBD) sensor, Kinect. To the best of our knowledge, this is the first fall detection research utilizing machine learning mechanism with joint information. After building a solid definition of various types of falls, the system is trained using Support Vector Machine (SVM) in two separate layers, which we call Double Layer SVM (DLSVM). Our evaluation results show that our proposed system can efficiently detect different types of falls facing various directions from the camera and is capable of accurately distinguishing an actual fall versus a fall-like behavior. ⓒ 2013 DGIST | - |
dc.description.tableofcontents | Ⅰ. INTRODUCTION 10 -- Ⅱ. BACKGROUND – CURRENT FALL DETECTION APPROACHES 11 -- 1. Accelerometer 11 -- 2. Floor Vibration 12 -- 3. Video Based Fall Detection 12 -- III. SYSTEM OVERVIEW – INTELLIGENT FALL DETECTION SYSTEM 13 -- 1. Kinect 14 -- 2. Architecture 14 -- IV. FALL BEHAVIOR 16 -- 1. Types of Falls 16 -- 2. Skeletal Joints 16 -- 3. Body Shape Features and Motion Sequence 17 -- 3.1 Body Shape Features 17 -- 3.2 Motion Sequence 18 -- V. BEHAVIOR CLASSIFCATION BY MACHINE LEARNING ALGORITHM 18 -- 1. Support Vector Machine 18 -- 2. Double Layer Support Vector Machine for Fall Detection 20 -- VI. EVALUATION 24 -- 1. Visualization of Joint Data 24 -- 2. Accuracy of First Layer of DLSVM 24 -- 3. Performance Evaluation 25 -- VII. RELATED WORK 28 -- VIII. CONCLUSIONS AND FUTURE WORK 31 -- REFERENCES 32 -- 요약문 35 -- Acknowledgement 36 -- Curriculum Vitae 37 |
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dc.format.extent | 37 | - |
dc.language | eng | - |
dc.publisher | DGIST | - |
dc.subject | activity detection | - |
dc.subject | behavior recognition | - |
dc.subject | fall detection | - |
dc.subject | video surveillance | - |
dc.subject | support vector machine | - |
dc.title | Intelligent Video Surveillance: Behavioral Detection of Falls Based on Double-Layer Support Vector Machine | - |
dc.title.alternative | 지능형 비디오 감시: 3D 관절 데이터를 사용한 DLSVM 기반의 낙상사고 감지 | - |
dc.type | Thesis | - |
dc.identifier.doi | 10.22677/thesis.2262486 | - |
dc.description.alternativeAbstract | 독거노인의 수는 의학의 발전에 따라 증가되고 있으며, 미국에서만 독거노인의 인구수는 2050 년에 3 배로 증가될 예정이다. 독거노인의 증가에 따른 의료의 혁신이 병원에서뿐만 아니라 가정에서 필요하며. 한걸음 더 나아가, 편리하고 사용자와 친화적인, 그리고 지능형 의료 서비스가 필요하다. 컴퓨터 영상처리와 인공지능의 사용은 인간의 행동을 분석하고 이상 상황을 감지 할 수 있는 새로운 유망 솔루션을 제공할 수 있다. 이 연구를 통하여 혼자 사는 노인에 대한 가장 큰 위험 중 하나인 의도되지 않은 넘어짐, 낙상사고를 감지하는 방법을 제안하며, 구축하였다. 접근 방식은 마이크로소프트사에서 개발한 Kinect RGBD (RGB-Distance) 센서를 사용하여 인간의 골격 및 관절 데이터를 사용하며, 기계학습 기술을 기반으로 시작하였다. 많은 논문을 분석해본 결과, 이 연구는 현재 제출된 연구 중, 기계학습과 사람의 관절 정보를 사용하여 낙상사고 검출을 최초로 도입한 연구이다. 다양한 낙상의 종류를 따라 견고한 정의를 통하여, 전체 적인 시스템은 이 연구를 통하여 개발된 두 개의 서로 다른 레이어 지원을 하는 DLSVM (Double Layered Support Vector Machine)을 사용하여 구축 되었다. 평가 결과는 제안된 시스템이 효율적으로 다양한 방향을 향해 나타난 낙상 유형을 감지하며, 사고 또는 의도된 넘어짐인지에 대한 분류 능력을 확인 하였다. ⓒ 2013 DGIST | - |
dc.description.degree | Master | - |
dc.contributor.department | Information and Communication Engineering | - |
dc.contributor.coadvisor | Park, Tae Joon | - |
dc.date.awarded | 2013. 2 | - |
dc.publisher.location | Daegu | - |
dc.description.database | dCollection | - |
dc.date.accepted | 2016-05-18 | - |
dc.contributor.alternativeDepartment | 대학원 정보통신융합공학전공 | - |
dc.contributor.affiliatedAuthor | Yoon, Hee Jung | - |
dc.contributor.affiliatedAuthor | Son, Sang Hyuk | - |
dc.contributor.affiliatedAuthor | Park, Tae Joon | - |
dc.contributor.alternativeName | 윤희정 | - |
dc.contributor.alternativeName | 손상혁 | - |
dc.contributor.alternativeName | 박태준 | - |