tailieunhanh - Phát hiện rối loạn dáng đi hỗ trợ giám sát chăm sóc sức khỏe trên nền video

Phát hiện rối loạn dáng đi là một nhánh nghiên cứu nhận được nhiều quan tâm trong lĩnh vực chăm sóc sức khỏe, do sự liên quan mật thiết giữa dáng đi và tình trạng sức khỏe của bệnh nhân. Bài viết đề xuất một cách tiếp cận mới trên nền video để phát hiện các bất thường trong dáng đi do ảnh hưởng của bệnh tật, bằng cách phân tích các đoạn video quay cảnh người đi bộ theo phương ngang. | Kỷ yếu Hội nghị KHCN Quốc gia lần thứ XI về Nghiên cứu cơ bản và ứng dụng Công nghệ thông tin FAIR Hà Nội ngày 09-10 8 2018 DOI PHÁT HIỆN RỐI LOẠN DÁNG ĐI HỖ TRỢ GIÁM SÁT CHĂM SÓC SỨC KHỎE TRÊN NỀN VIDEO Hoàng Lê Uyên Thục 1 Ngô Thị Kim Xuyến2 Nguyễn Thị Thu Thảo3 Lê Thị Mỹ Hạnh4 Hoàng Thị Mỹ Lệ5 14 Trường Đại học Bách khoa Đại học Đà Nẵng 2 Công ty Quản lý bay Miền Trung 3 Atspid Inc. Chi nhánh Đà Nẵng 5 Trường Đại học Sư phạm Kỹ thuật Đại học Đà Nẵng hluthuc@ ngoxuyen710@ nthuthao0610@ ltmhanh@ htmle@ TÓM TẮT Phát hiện rối loạn dáng đi là một nhánh nghiên cứu nhận được nhiều quan tâm trong lĩnh vực chăm sóc sức khỏe do sự liên quan mật thiết giữa dáng đi và tình trạng sức khỏe của bệnh nhân. Trong bài báo này chúng tôi đề xuất một cách tiếp cận mới trên nền video để phát hiện các bất thường trong dáng đi do ảnh hưởng của bệnh tật bằng cách phân tích các đoạn video quay cảnh người đi bộ theo phương ngang. Trước tiên mô hình Markov ẩn tuần hoàn CHMM được huấn luyện để mô hình hóa dáng đi bình thường dựa trên chuỗi véctơ đặc trưng trích từ chuỗi khung hình trong các đoạn video ghi hình dáng đi bình thường ở đây véctơ đặc trưng sử dụng moment Hu để mô tả thống kê hình dạng đối tượng và đối tượng được trích từ trong khung hình bằng phép trừ nền dựa trên mô hình hợp Gauss GMM. Để kiểm tra tình trạng dáng đi ta chuyển chuỗi khung video trong các đoạn video kiểm tra thành chuỗi véctơ đặc trưng theo cách tương tự như trên rồi tính khả năng mà mô hình dáng đi bình thường có thể sinh ra chuỗi véctơ này sau cùng so sánh với một mức ngưỡng đã định để xác định sự bất thường trong dáng đi. Kết quả thực nghiệm với cơ sở dữ liệu video dáng đi bệnh lý giả lập cho thấy hiệu quả hứa hẹn của hệ thống đề xuất thể hiện ở tỷ lệ nhận dạng chính xác cao và thời gian quan sát dáng đi ngắn. Từ khóa Phát hiện rối loạn dáng đi moment Hu mô hình Markov ẩn tuần hoàn CHMM cách tiếp cận trên nền video hệ thống giám sát chăm

• Y khoa - Dược
• Phát hiện rối loạn dáng đi
• Mô hình Markov ẩn tuần hoàn CHMM
• Cách tiếp cận trên nền video
• Hệ thống giám sát chăm sóc sức khỏe
• Mô hình Markov ẩn tuần hoàn
• Nhận dạng hành động con người
• Mô hình hóa người 3D
• Thuộc tính quan hệ hình học
• Kỹ thuật k means clustering