Fall detection for elderly people using depth video data obtained by kinect
Is this your thesis?
This record came from a bulk archive import. If it’s yours, link it to your profile.
2013
0 views
0 downloads
Advisor: Prof. Dr. Arif Tanju Erdem
Abstract (TR)
Düşme gibi anormal durumlarda otomatik algılama, özellikle yaşlı ve yalnız yaşayan insanlar için çok önemlidir. Bu durumların gerçek zamanlı algılanması düşmeyle alakalı sağlık risklerini azaltabilir. Hali hazırda Microsofts depth sensor Kinect kullanılarak anormal durumların algılanması alanında bir seri araştırmalar mevcuttur. Aşırı boyutlara sahip olan iskelet verilerinden elde edilen yalnızca derinlik görüntüleri ve özellikleri kullanılarak düşme algılama gibi alanlarda uygulandı. Bu tez derinlik kameraları kullanarak düşme olaylarının otomatik algılanmasıyla ilgili yeni bir yöntem sunuyor. Bu kamaralardan elde edilen derinlik görüntüleri, kişinin vücut lekesi ve iskelet verilerin hesaplanmasında kullanılır. Buradaki katkı ise güçlü bir özellik kümesi oluşturmak için bu verilerden alınan özellikleri kullanmaktır. Düşük sayıda fazlalıkla, bu bize doğruluğu başarmamıza yardım eder. Bu başarı gösteriyor ki insan vücudundaki leke ve iskelet verilerinin ikisinden de elde edilerek hesaplanan özellikler, düşme gibi anormal durumların algılanmasında kısmen güçlüdür.
Author
Amir Abbas Davari
Institution
How to Cite
Amir Abbas Davari (Yüksek Lisans Tezi). Fall detection for elderly people using depth video data obtained by kinect, 2013, Özyeğin University.
Keywords
License
Tüm Hakları Saklıdır
This work is shared under the specified license terms.
More theses from Özyeğin University
- A metaheuristic approach for multiple-item economic lot sizing problem with inventory dependent demand(2023)
- Design and implementation of a data stream management system with advanced complex event processing capabilities(2013)
- A performance based assesment of biological self-healing cement-based mortar(2022)
- Türk Ceza Kanununda uyuşturucu ve uyarıcı madde suçlarında etkin pişmanlık(2023)
- Visual state-space based multi-task learning for building segmentation and height estimation(2025)
- Dual circularly polarized horn antenna and feed network for full ka-band satcom(2025)
