論文の概要: Vision-Based Fall Event Detection in Complex Background Using Attention Guided Bi-directional LSTM

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2007.07773v2
• Date: Mon, 17 Aug 2020 05:46:24 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-17 13:07:58.807727
• Title: Vision-Based Fall Event Detection in Complex Background Using Attention Guided Bi-directional LSTM
• Title（参考訳）: アテンション誘導双方向LSTMを用いた複雑な背景における視覚に基づく転倒事象検出
• Authors: Yong Chen, Lu Wang, Jiajia Hu, Mingbin Ye
• Abstract要約: ディープラーニング手法に基づくマスクR-CNN法は,ノイズ背景の移動物体を明瞭に抽出することができる。 最終秋事象検出のための注目誘導双方向LSTMモデルを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.103237947935741
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Fall event detection, as one of the greatest risks to the elderly, has been a hot research issue in the solitary scene in recent years. Nevertheless, there are few researches on the fall event detection in complex background. Different from most conventional background subtraction methods which depend on background modeling, Mask R-CNN method based on deep learning technique can clearly extract the moving object in noise background. We further propose an attention guided Bi-directional LSTM model for the final fall event detection. To demonstrate the efficiency, the proposed method is verified in the public dataset and self-build dataset. Evaluation of the algorithm performances in comparison with other state-of-the-art methods indicates that the proposed design is accurate and robust, which means it is suitable for the task of fall event detection in complex situation.
• Abstract（参考訳）: 高齢者にとって最大のリスクの一つである秋の事象検出は,近年,孤独な場面でホットな研究課題となっている。 それにもかかわらず、複雑な背景における秋の事象検出に関する研究はほとんどない。 背景モデリングに依存する従来の背景減算法とは異なり、深層学習技術に基づくマスクr-cnn法はノイズ背景における移動物体を明瞭に抽出することができる。 さらに,最終秋事象検出のための注目誘導双方向LSTMモデルを提案する。 効率性を示すために,提案手法は,公開データセットと自己構築データセットで検証される。 他の最先端手法との比較によるアルゴリズム性能の評価は,提案手法が正確かつ堅牢であることを示し,複雑な状況下での落下事象検出に適していることを示す。

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