Thông tin chung

  English

  Đề tài NC khoa học
  Bài báo, báo cáo khoa học
  Hướng dẫn Sau đại học
  Sách và giáo trình
  Các học phần và môn giảng dạy
  Giải thưởng khoa học, Phát minh, sáng chế
  Khen thưởng
  Thông tin khác

  Tài liệu tham khảo

  Hiệu chỉnh

 
Số người truy cập: 51,137,496

 Phân tích dáng đi dựa trên thông tin độ sâu
Tác giả hoặc Nhóm tác giả: Hồ Viết Hà, Trần Anh Vũ, Ngô Văn Sỹ, Huỳnh Hữu Hưng, Đặng Văn Đàng
Nơi đăng: Hội nghị FAIR 2016; Số: 1;Từ->đến trang: 500;Năm: 2016
Lĩnh vực: Chưa xác định; Loại: Báo cáo; Thể loại: Trong nước
TÓM TẮT
Ngày nay, các nghiên cứu trong lĩnh vực thị giác máy tính hỗ trợ rất nhiều cho công tác y tế, đặc biệt là các nghiên cứu phân tích dáng đi giúp quan sát bệnh nhân và có thể phát hiện sớm một số bệnh tật. Trong bài báo này chúng tôi đề xuất giải pháp nhận dạng hành vi té ngã thông qua ảnh chiều sâu thu nhận được từ thiết bị Microsoft Kinect. Quá trình xử lý bao gồm các bước: (1) thu nhận các đặc trưng về khung xương và đường biên cơ thể thông qua việc sử dụng Kinect; (2) tính toán các thông số đặc trưng gồm vị trí khớp và tốc độ khớp; (3) so sánh các giá trị thông số đặc trưng đó với các giá trị ngưỡng, nếu các đặc trưng đó vượt quá ngưỡng và không tiếp tục có sự biến động lớn, hành vi té ngã được giả định rằng đã xảy ra. Kết quả thực nghiệm trong môi trường thực tế và bộ cơ sở dữ liệu MOCAP về khung xương cho thấy giải pháp đề xuất mang lại hiệu quả hứa hẹn
ABSTRACT
Nowaday, the research in the field of computer vision supports a lot for public health, especially the gait analysis help observe the patient and can detect a disease early. In this paper we propose behavioral recognition solution falls through the depth image acquired by the Microsoft Kinect device. Treatment process comprising the steps of: (1) acquire the characteristics of the boundary frame and body through the use of Kinect; (2) calculate the characteristic parameters including location and speed joints joints; (3) comparing the characteristic parameter value with the threshold value which, if it exceeds the threshold characteristic and not continue to have large fluctuations, the behavior falls is assumed that happened. Experimental results in real environment and the database of the skeleton suggests MOCAP proposed solutions bring promising results
© Đại học Đà Nẵng
 
 
Địa chỉ: 41 Lê Duẩn Thành phố Đà Nẵng
Điện thoại: (84) 0236 3822 041 ; Email: dhdn@ac.udn.vn