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: 106,995,968

 Nhận dạng hành vi uống thuốc sử dụng camera stereo
Tác giả hoặc Nhóm tác giả: Huỳnh Hữu Hưng, Jean Meunier, Jean Sequeira, Marc Daniel
cvs weekly sale shauneutsey.com prescription savings cards
Nơi đăng: Tạp chí Khoa học và Công nghệ - Đại học Đà Nẵng; Số: 39;Từ->đến trang: 143-150;Năm: 2010
Lĩnh vực: Công nghệ thông tin; Loại: Bài báo khoa học; Thể loại: Trong nước
TÓM TẮT
Trong bài báo này, chúng tôi giới thiệu việc phát hiện (detect), theo dõi (tracking) các đối tượng chuyển động như khuôn mặt, vùng miệng, vùng tay và lọ thuốc trong ngữ cảnh giám sát hành vi uống thuốc sử dụng stereo camera, nhằm phục vụ nhận dạng hành vi uống thuốc của người già, tại nhà riêng nhằm tránh việc sử dụng thuốc không đúng. Phương pháp trừ nền được sử dụng để phát hiện các đối tượng chuyển động, sử dụng thông tin màu để phát hiện vùng màu da và lọ thuốc trong không gian màu RGB chuẩn hóa. Khoảng cách dịch chuyển tối thiểu được sử dụng để theo dõi các vùng màu da và sử dụng tỉ lệ màu R/G để phát hiện vùng miệng. Độ lệch (disparity) được sử dụng để xác định khoảng cách của đối tượng so với camera, từ đó có thể quyết định liệu hai đối tượng che khuất có tiếp xúc với nhau hay không. Kết quả thử nghiệm cho thấy giải pháp đề xuất đơn giản và hiệu quả trong việc xác định trạng thái tiếp xúc của các đối tượng khi che khuất, điều này cần thiết để cải thiện việc nhận dạng hành vi uống thuốc.
marriage affairs open i want an affair
cvs weekly sale shauneutsey.com prescription savings cards
walgreens pharmacy coupon site promo codes walgreens
ABSTRACT
In this paper, the detection and tracking of face, mouth, hands and medication bottles in the context of medication intake monitoring with a camera is presented. This is aimed at recognizing medication intake for elderly in their home setting to avoid an inappropriate use. Background subtraction is used to isolate moving objects, and then, skin and bottle segmentations are done in the RGB normalized color space. We use a minimum displacement distance criterion to track skin color regions and the R/G ratio to detect the mouth. Then the disparity is used for estimating the distance from camera, so that we can decide whether two objects in occlusion are in genuine contact or not. The experiments show that, the proposed approach is very simple and efficient for detecting contact state of objects in occlusion, a necessary step to further improve the detection and recognition of medication intake activity.
© Đại học Đà Nẵng
 
 
Địa chỉ: 41 Lê Duẩn Thành phố Đà Nẵng
Điện thoại: (84) 0236 3822 041 ; Email: dhdn@ac.udn.vn