Xem trước tài liệu

Đang tải tài liệu...

Thông tin chi tiết tài liệu

Định dạng: PDF
Số trang: 87 trang
Dung lượng: 1 MB

Giới thiệu nội dung

Theo Dõi Hành Vi Của Người Cao Tuổi – Sử Dụng Camera

Tác giả: Đỗ Trình Sa

Lĩnh vực: Kỹ thuật Y sinh

Nội dung tài liệu:

Luận văn Thạc sĩ Kỹ thuật này tập trung vào việc phát triển một hệ thống giám sát tự động nhằm nhận dạng và theo dõi hành vi của người cao tuổi. Với sự gia tăng của nhóm dân số này và những rủi ro tiềm ẩn về sức khỏe, việc giám sát liên tục trở nên cần thiết. Hệ thống đề xuất sử dụng camera để quan sát, phân tích hành vi và đưa ra cảnh báo sớm các tình huống bất thường. Luận văn đi sâu vào các kỹ thuật xử lý ảnh, phân tích chuyển động, thu thập và xử lý dữ liệu video, đặc biệt là việc sử dụng phương pháp phân tích đặc trưng chuyển động và kỹ thuật Principal Component Analysis (PCA) để nhận dạng hành động. Nghiên cứu cũng đề cập đến việc xử lý dữ liệu video, bao gồm xóa nền và gỡ bỏ bóng, nhằm nâng cao hiệu quả trích xuất hình ảnh người dùng.

Mục lục chi tiết:

  • MỤC LỤC
  • DANH MỤC CHỮ VIẾT TẮT
  • DANH MỤC HÌNH
  • CHƯƠNG 1. TỔNG QUAN VẤN ĐỀ NHẬN DẠNG HÀNH ĐỘNG
    • 1.1. Giới thiệu và thực trạng
    • 1.2. Các nghiên cứu liên quan
      • 1.2.1. Các khảo sát về nhận dạng hành động
      • 1.2.2. Cách tiếp cận đa lớp
      • 1.2.3. Công cụ được sử dụng phổ biến
      • 1.2.4. Nhận dạng hành động không bằng theo dõi
      • 1.2.5. Nhận dạng hành động có theo dõi
  • CHƯƠNG 2. KỸ THUẬT NHẬN DẠNG HÀNH ĐỘNG DỰA TRÊN PHƯƠNG PHÁP PHÂN TÍCH ĐẶC TRƯNG CHUYỂN ĐỘNG
    • 2.1. Phương pháp đề xuất
      • 2.1.1. Tổng quan
      • 2.1.2. Thu thập dữ liệu (Data Collection)
        • 2.1.2.1. Dữ liệu hình chụp chuyển động
        • 2.1.2.2. Dữ liệu video (có sẵn)
        • 2.1.2.3. Tạo dữ liệu chuyển động từ video
          • 2.1.2.3.1. Xóa nền
          • 2.1.2.3.2. Gỡ bỏ bóng
          • 2.1.2.3.3. Theo dõi chuyển động của chân
          • 2.1.2.3.4. Theo dõi chuyển động của tay
          • 2.1.2.3.5. Phát hiện các chuyển động cong người
      • 2.2. Đường cong phù hợp và sự phân đoạn chuyển động
        • 2.2.1. Tạo Vector đặc trưng
      • 2.3. Huấn luyện và Nhận diện sử dụng PCA
        • 2.3.1. Chuẩn bị Eigenspace (không gian mẫu)
        • 2.3.2. Phân loại vector đặc trưng
  • CHƯƠNG 3. KẾT QUẢ MÔ PHỎNG VÀ ĐÁNH GIÁ
    • 3.1. Kết quả từ bộ dữ liệu chụp ảnh chuyển động
      • 3.1.2. Nhận diện hành động sử dụng dữ liệu 3-D
      • 3.1.3. Nhận dạng hành động sử dụng dữ liệu mô phỏng 2-D
    • 3.2. Kết quả từ tập dữ liệu video Weizmann
      • 3.2.1. Kết quả theo dõi
      • 3.2.2. Phân loại các chuyển động cơ bản và video
      • 3.2.3. So sánh với các hướng tiếp cận khác
      • 3.2.4. Tốc độ thực thi
      • 3.2.5. Nhận xét đóng góp
      • 3.2.6. Hướng thích ứng với Tập dữ liệu mới
  • KẾT LUẬN
  • TÀI LIỆU THAM KHẢO