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/2401.11790v3
- Date: Tue, 3 Sep 2024 07:34:44 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-09-04 21:31:42.144480
- 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よる高齢者の行動認識と転倒検出のための深層学習 : システムレビュー
- 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）: 0.6144680854063939
- 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。
本研究では,高齢者の転倒検知とHAR(Human Activity Recognition)について,高齢者の安全を確保するための2つの主要な課題として,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。
さらに、DLモデル、データセット、ハードウェア(例えば深度やサーマルカメラ)などのさまざまなデータコレクションがレビューされた研究から収集され、将来の研究に参考として提供される。
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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