論文の概要: Compressive sensing based privacy for fall detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2001.03463v1
• Date: Fri, 10 Jan 2020 14:26:03 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-01-12 23:14:36.192101
• Title: Compressive sensing based privacy for fall detection
• Title（参考訳）: 転倒検出のための圧縮センシングに基づくプライバシー
• Authors: Ronak Gupta, Prashant Anand, Santanu Chaudhury, Brejesh Lall, Sanjay Singh
• Abstract要約: 3DNetアーキテクチャは、フォール検出のための3Dインセプションモジュールで構成されている。 転倒検出のための提案されたフレームワークは、多種多様な測定行列に対して十分に柔軟である。 以上の結果から,3D ConvNet の性能はセンサの異なる行列で変化しないことがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.078294945077179
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Fall detection holds immense importance in the field of healthcare, where timely detection allows for instant medical assistance. In this context, we propose a 3D ConvNet architecture which consists of 3D Inception modules for fall detection. The proposed architecture is a custom version of Inflated 3D (I3D) architecture, that takes compressed measurements of video sequence as spatio-temporal input, obtained from compressive sensing framework, rather than video sequence as input, as in the case of I3D convolutional neural network. This is adopted since privacy raises a huge concern for patients being monitored through these RGB cameras. The proposed framework for fall detection is flexible enough with respect to a wide variety of measurement matrices. Ten action classes randomly selected from Kinetics-400 with no fall examples, are employed to train our 3D ConvNet post compressive sensing with different types of sensing matrices on the original video clips. Our results show that 3D ConvNet performance remains unchanged with different sensing matrices. Also, the performance obtained with Kinetics pre-trained 3D ConvNet on compressively sensed fall videos from benchmark datasets is better than the state-of-the-art techniques.
• Abstract（参考訳）: 転倒検出は、タイムリーな検出が即時医療支援を可能にする医療分野において非常に重要である。 本研究では,フォール検出のための3次元インセプションモジュールからなる3次元ConvNetアーキテクチャを提案する。 提案アーキテクチャはInflated 3D(I3D)アーキテクチャのカスタムバージョンであり、I3D畳み込みニューラルネットワークの場合のように、ビデオシーケンスを入力としてではなく圧縮センシングフレームワークから得られる時空間入力として圧縮されたビデオシーケンスの測定を行う。 これは、プライバシーが、これらのRGBカメラを通して監視されている患者に大きな関心を抱くため、採用されている。 転倒検出のためのフレームワークは、多種多様な測定行列に対して十分に柔軟である。 Kinetics-400からランダムに選択された10のアクションクラスは、元のビデオクリップ上のさまざまな種類のセンシング行列を用いて、圧縮センシング後の3D ConvNetをトレーニングするために使用される。 以上の結果から,3D ConvNetの性能はセンサの異なる行列で変化しないことがわかった。 また,速度論的に事前学習した3d convnetによるベンチマークデータセットからの圧縮センシングフォールビデオの性能は,最先端技術よりも優れている。

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