論文の概要: Deep Learning for Computer Vision based Activity Recognition and Fall
Detection of the Elderly: a Systematic Review
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.11790v1
- Date: Mon, 22 Jan 2024 09:40:52 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-01-23 14:49:12.915917
- Title: Deep Learning for Computer Vision based Activity Recognition and Fall
Detection of the Elderly: a Systematic Review
- Title（参考訳）: コンピュータビジョンに基づく高齢者の行動認識と転倒検出のための深層学習--体系的考察
- Authors: F. Xavier Gaya-Morey, Cristina Manresa-Yee, Jose M. Buades-Rubio
- Abstract要約: AAL(Ambient Assisted Living)システムに関する多くの研究が出版されており、高齢者の自立生活による偏見を減らすのに役立っている。
本研究では,高齢者の転倒検出とHAR(Human Activity Recognition)について,文献の体系的レビューを行った。
この2つの課題を遂行する現在の傾向に対処するため,コンピュータビジョンデータに対するディープラーニング(DL)に基づくアプローチの活用に焦点をあてた。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.6906005491572401
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: As the percentage of elderly people in developed countries increases
worldwide, the healthcare of this collective is a worrying matter, especially
if it includes the preservation of their autonomy. In this direction, many
studies are being published on Ambient Assisted Living (AAL) systems, which
help to reduce the preoccupations raised by the independent living of the
elderly. In this study, a systematic review of the literature is presented on
fall detection and Human Activity Recognition (HAR) for the elderly, as the two
main tasks to solve to guarantee the safety of elderly people living alone. To
address the current tendency to perform these two tasks, the review focuses on
the use of Deep Learning (DL) based approaches on computer vision data. In
addition, different collections of data like DL models, datasets or hardware
(e.g. depth or thermal cameras) are gathered from the reviewed studies and
provided for reference in future studies. Strengths and weaknesses of existing
approaches are also discussed and, based on them, our recommendations for
future works are provided.
- Abstract（参考訳）: 先進国の高齢者の割合が世界中で増加するにつれて、この集団の医療は特に自治の維持を含むと懸念される問題となっている。
この方向では、高齢者の自立生活による偏見を軽減するために、AAL(Ambient Assisted Living)システムに関する多くの研究が出版されている。
本研究は,高齢者の転倒検知と人的活動認識(har)について,高齢者が単独で生活することの安全性を保証するための2つの課題として,文献の体系的なレビューを行った。
この2つの課題を遂行する現在の傾向に対処するため,コンピュータビジョンデータに対するディープラーニング(DL)に基づくアプローチの利用に焦点を当てた。
また、dlモデルやデータセット、ハードウェア(深度カメラやサーマルカメラなど)などの異なるデータのコレクションがレビューされた研究から収集され、将来の研究で参照される。
既存のアプローチの強みと弱みについても論じ、それに基づいて今後の研究への推奨事項について述べる。
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