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基于内距离形状上下文的跌倒检测方法
  • ISSN号:1673-629X
  • 期刊名称:《计算机技术与发展》
  • 时间:0
  • 分类:TP301[自动化与计算机技术—计算机系统结构;自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
  • 作者机构:[1]南京邮电大学 计算机学院,江苏 南京210003
  • 相关基金:国家自然科学基金资助项目(61272084,61202004);江苏省高校自然科学研究重大项目(11KJA520002);江苏省科技支撑计划(社会发展)项目(BE2011826);高等学校博士学科点专项科研基金资助课题(20113223110003,20093223120001)
中文摘要:

在全球社会老龄化的大背景下,老年人的身体健康状况和晚年生活质量需要更多的关注。跌倒在老年人群中发生率高并且带来的后果比较严重。文中提出一种应用于家庭场景的基于Inner-Distance形状上下文( Inner-Distance Shape Context,IDSC)的跌倒检测方法。该方法通过Inner-Distance形状上下文获得视频帧前景形状的描述信息,使用形状匹配方法对视频序列中人体形状变化进行量化。对形变量化信息使用动态时间规整( Dynamic Time Warping,DTW)方法实现跌倒行为的判定。实验结果表明该方法可有效、快速地判断跌倒,提取结果具有较好的查准率和查全率。

英文摘要:

Faced with the growing population of seniors,the society needs to pay more attention to the life quality and health condition for seniors. What's more,falls in the elderly population have a high incidence and a more serious consequence. An adaptive fall detection ap-proach based on inner distance shape context in home environment is presented. This method is based on analyzing human shape deforma-tion during a video sequence. A inner distance shape context method is used to track the person's silhouette along the video sequence. The shape deformation is then quantified from these silhouettes based on shape analysis methods. Finally,falls are detected from normal activities using dynamic time warping methods. Experiments show that the fall detection approach proposed can detect the falls effectively and rapidly,the results have good precision and recall ratio.

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期刊信息
  • 《计算机技术与发展》
  • 中国科技核心期刊
  • 主管单位:陕西省工业和信息化厅
  • 主办单位:陕西省计算机学会
  • 主编:王守智
  • 地址:西安市雁塔路南段99号
  • 邮编:710054
  • 邮箱:ctad@vip.163.com
  • 电话:029-85522163
  • 国际标准刊号:ISSN:1673-629X
  • 国内统一刊号:ISSN:61-1450/TP
  • 邮发代号:52-127
  • 获奖情况:
  • 《CAJ-CD规范》执行优秀期刊
  • 国内外数据库收录:
  • 中国中国科技核心期刊
  • 被引量:21263