Fugu-MT 論文翻訳(概要): Fall Detection from Indoor Videos using MediaPipe and Handcrafted Feature

論文の概要: Fall Detection from Indoor Videos using MediaPipe and Handcrafted Feature

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.01436v1
Date: Mon, 03 Mar 2025 11:38:49 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2025-03-05 19:18:23.058703
Title: Fall Detection from Indoor Videos using MediaPipe and Handcrafted Feature
Title（参考訳）: メディアパイプと手工芸品を用いた屋内映像からの転倒検出
Authors: Fatima Ahmed, Parag Biswas, Abdur Rashid, Md. Khaliluzzaman,
Abstract要約: 人体骨格から抽出した手工芸品を用いた屋内環境の転倒検出手法を提案する。 UR転倒検出の結果は,本モデルの優位性を示している。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License:
Abstract: Falls are a common cause of fatal injuries and hospitalization. However, having fall detection on person, in particular for senior citizens can prove to be critical. Presently,there are handheld, ambient detector and vision-based detection techniques being utilized for fall detection. However, the approaches have issues with accuracy and cost. In this regard, in this research, an approach is proposed to detect falls in indoor environments utilizing the handcrafted features extracted from human body skeleton. The human body skeleton is formed using MediaPipe framework. Results on UR Fall detection show the superiority of our model, capable of detecting falls correctly in a wide number of settings involving people belonging to different ages and genders. This proposed model using MediaPipe for fall classification in daily activities achieves significant accuracy compare to the present existing approaches.
Abstract（参考訳）: 転倒は致命傷や入院の一般的な原因である。しかし、高齢者、特に高齢者の転倒検出は、極めて重要であることが証明されている。現在、ハンドヘルド、環境検知器および視覚に基づく検出技術が転倒検出に利用されている。しかし、アプローチには正確さとコストの問題がある。本研究では,人体骨格から抽出した手工芸品を用いた室内環境の転倒検出手法を提案する。人体骨格はMediaPipeフレームワークを用いて形成されている。 UR転倒検出の結果は,年齢や性別の異なる人を含む多種多様な状況において,転倒を正しく検出できるモデルの優位性を示した。本稿では, 日常活動における転倒分類にMediaPipeを用いたモデルを用いて, 既存の手法と比較して, かなり精度の高いモデルを提案する。

関連論文リスト

Towards Within-Class Variation in Alzheimer's Disease Detection from Spontaneous Speech [60.08015780474457]
アルツハイマー病(AD)の検出は、機械学習の分類モデルを使用する有望な研究領域として浮上している。我々は、AD検出において、クラス内変異が重要な課題であると考え、ADを持つ個人は認知障害のスペクトルを示す。本稿では,ソフトターゲット蒸留 (SoTD) とインスタンスレベルの再分散 (InRe) の2つの新しい手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (2024-09-22T02:06:05Z)
A Comprehensive Library for Benchmarking Multi-class Visual Anomaly Detection [52.228708947607636]
本稿では,新しい手法のモジュラーフレームワークであるADerを包括的視覚異常検出ベンチマークとして紹介する。このベンチマークには、産業ドメインと医療ドメインからの複数のデータセットが含まれており、15の最先端メソッドと9つの包括的なメトリクスを実装している。我々は,異なる手法の長所と短所を客観的に明らかにし,多クラス視覚異常検出の課題と今後の方向性について考察する。
論文参考訳（メタデータ） (2024-06-05T13:40:07Z)
Visual Context-Aware Person Fall Detection [52.49277799455569]
画像中の個人とオブジェクトを半自動分離するセグメンテーションパイプラインを提案する。ベッド、椅子、車椅子などの背景オブジェクトは、転倒検知システムに挑戦し、誤ったポジティブアラームを引き起こす。トレーニング中のオブジェクト固有のコンテキスト変換が、この課題を効果的に軽減することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (2024-04-11T19:06:36Z)
Adapting Visual-Language Models for Generalizable Anomaly Detection in Medical Images [68.42215385041114]
本稿では,CLIPモデルを用いた医用異常検出のための軽量な多レベル適応と比較フレームワークを提案する。提案手法では,複数の残像アダプタを事前学習した視覚エンコーダに統合し,視覚的特徴の段階的向上を実現する。医学的異常検出ベンチマーク実験により,本手法が現在の最先端モデルを大幅に上回っていることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (2024-03-19T09:28:19Z)
Real-Time Human Fall Detection using a Lightweight Pose Estimation Technique [2.744898351429077]
ポーズ推定を用いた軽量で高速な人間の転倒検知システムを提案する。提案手法は, 基本カメラを内蔵した低消費電力デバイス上で, リアルタイムに動作可能である。すべての計算はローカルで処理できるので、問題のプライバシに問題はない。
論文参考訳（メタデータ） (2024-01-03T07:39:58Z)
Human Fall Detection- Multimodality Approach [2.7215474244966296]
我々は、加速度計データ保持ラベル付き手首センサをバイナリ分類、すなわち、データ集合からのフォールとフォールを含まない2値分類に使用します。実験結果から,2値分類のためのマルチセンサと比較して手首データのみを用いることは,転倒検出のためのモデル予測性能に影響を及ぼさないことがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (2023-02-01T04:05:14Z)
The role of noise in denoising models for anomaly detection in medical images [62.0532151156057]
病理脳病変は脳画像に多彩な外観を示す。正規データのみを用いた教師なし異常検出手法が提案されている。空間分解能の最適化と雑音の大きさの最適化により,異なるモデル学習体制の性能が向上することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (2023-01-19T21:39:38Z)
Vision-based Human Fall Detection Systems using Deep Learning: A Review [5.809590924822318]
ヒトの転倒は、特に高齢者や障害者が単独で生活する上で、非常に重要な健康問題の一つである。本稿では,ディープラーニング(DL)に基づく非侵襲的(ビジョンベース)転倒検出技術について論じる。
論文参考訳（メタデータ） (2022-07-22T09:02:02Z)
A fall alert system with prior-fall activity identification [0.0]
本研究の目的は,プライド・フォール・アクティビティを識別するフォール・アラート・システムを開発することである。さまざまなアクティビティデータを収集するマルチスポットオンボディデバイスを開発した。 3つの既存の転倒検出しきい値アルゴリズムを用いて,まず膝の転倒を検知し,ChaitepとChawachatの3相しきい値アルゴリズムを選択した。
論文参考訳（メタデータ） (2022-01-08T10:42:07Z)
VideoForensicsHQ: Detecting High-quality Manipulated Face Videos [77.60295082172098]
偽造検知器の性能は、人間の目で見られる人工物の存在にどのように依存するかを示す。前例のない品質の顔ビデオ偽造検出のための新しいベンチマークデータセットを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (2020-05-20T21:17:43Z)
SSHFD: Single Shot Human Fall Detection with Occluded Joints Resilience [10.719603033631952]
Single Shot Human Fall Detectorは、単一の画像から自動転倒検出を行うディープラーニングベースのフレームワークである。まず、外見の特徴に不変な人間のポーズに基づく転倒表現を示す。次に、3次元ポーズ推定と転倒認識のためのニューラルネットワークモデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (2020-04-02T03:41:39Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。