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當(dāng)今社會(huì)獨(dú)居老人越來(lái)越多，老年人的監(jiān)護(hù)已經(jīng)成為了一個(gè)社會(huì)問(wèn)題。為使獨(dú)居老人在家摔倒時(shí)能夠被及時(shí)發(fā)現(xiàn)，將對(duì)老年人的傷害減到最低，一種不受可見(jiàn)光影響的基于Kinect的摔倒檢測(cè)方法被提出與研究。使用Kinect的深度信息去除背景，提取人物的關(guān)鍵點(diǎn)，采集大量的不同動(dòng)作下的關(guān)鍵點(diǎn)運(yùn)動(dòng)曲線，并進(jìn)行特征提取作為訓(xùn)練集，用SVM（支持向量機(jī)）建立了一個(gè)摔倒檢測(cè)分類器。在實(shí)驗(yàn)中，500個(gè)摔倒動(dòng)作和1 500個(gè)未摔倒動(dòng)作作為訓(xùn)練數(shù)據(jù)，315個(gè)動(dòng)作被用來(lái)作為檢測(cè)數(shù)據(jù)，實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示，算法的敏感度是91.4%，精確度是93.7%，由此可見(jiàn)這個(gè)方法對(duì)于摔倒特征有很好的分類能力和很高的辨別度。
Kinect
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