Home
Giới thiệu
Tài khoản
Đăng nhập
Quên mật khẩu
Đổi mật khẩu
Đăng ký tạo tài khoản
Liệt kê
Công trình khoa học
Bài báo trong nước
Bài báo quốc tế
Sách và giáo trình
Thống kê
Công trình khoa học
Bài báo khoa học
Sách và giáo trình
Giáo sư
Phó giáo sư
Tiến sĩ
Thạc sĩ
Lĩnh vực nghiên cứu
Tìm kiếm
Cá nhân
Nội dung
Góp ý
Hiệu chỉnh lý lịch
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: 107,039,316
Abnormal gait detection with one camera using Hidden Markov Model
Tác giả hoặc Nhóm tác giả:
Nguyễn Trọng Nguyên, Huỳnh Hữu Hưng, Jean Meunier
Nơi đăng:
The 11th IEEE-RIVF International Conference on Computing and Communication Technologies (RIVF 2015);
S
ố:
1;
Từ->đến trang
: Accepted;
Năm:
2015
Lĩnh vực:
Công nghệ thông tin;
Loại:
Báo cáo;
Thể loại:
Quốc tế
TÓM TẮT
Studies on gait analysis play an important role in injury diagnosis, health care and in-home monitoring. We propose an approach for detecting abnormal gaits using a very simple setup of one camera instead of a complex system of calibrated cameras or depth sensors. The main idea is modeling the normal gait in each walk cycle via training patterns; the anomaly is then detected based on the likelihood of normality with a threshold which is determined automatically during the training process. Our processing consists of three main stages: preprocessing, feature extraction and recognition. The first stage involves two sub-stages: foreground extraction which determines the human silhouette using the combination of running Gaussian average and frame differencing techniques, and movement representation with motion history image. In the next stage, four characteristics are computed, and considered as a feature vector of each captured frame. Finally, each vector is converted into a codeword obtained with the k-means clustering technique, and hidden Markov model (HMM) is performed for modeling and recognizing. The experimental results show that our approach has good ability in distinguishing normal and abnormal gaits.
ABSTRACT
Studies on gait analysis play an important role in injury diagnosis, health care and in-home monitoring. We propose an approach for detecting abnormal gaits using a very simple setup of one camera instead of a complex system of calibrated cameras or depth sensors. The main idea is modeling the normal gait in each walk cycle via training patterns; the anomaly is then detected based on the likelihood of normality with a threshold which is determined automatically during the training process. Our processing consists of three main stages: preprocessing, feature extraction and recognition. The first stage involves two sub-stages: foreground extraction which determines the human silhouette using the combination of running Gaussian average and frame differencing techniques, and movement representation with motion history image. In the next stage, four characteristics are computed, and considered as a feature vector of each captured frame. Finally, each vector is converted into a codeword obtained with the k-means clustering technique, and hidden Markov model (HMM) is performed for modeling and recognizing. The experimental results show that our approach has good ability in distinguishing normal and abnormal gaits.
© Đại học Đà Nẵng
Địa chỉ: 41 Lê Duẩn Thành phố Đà Nẵng
Điện thoại: (84) 0236 3822 041 ; Email: dhdn@ac.udn.vn