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http://tdr.lib.ntu.edu.tw/jspui/handle/123456789/72316
標題: | 用於跌倒偵測的異常檢測自編碼器 Human Falling Detection by Anomaly Detection with Auto-Encoder |
作者: | Ruei-Kai Cheng 程瑞凱 |
指導教授: | 鄭士康(Shyh-Kang Jeng) |
關鍵字: | 影像異常偵測,跌倒偵測,自編碼器, Falling Detection,Abnormal Detection,Anomaly Detection,Auto-Encoder, |
出版年 : | 2018 |
學位: | 碩士 |
摘要: | 本篇論文針對偵測家中獨居老人跌倒事件,提出了一個非監督式學習的自編碼器的架構。解決因為沒有人力看照家中獨居老人,而發生跌倒事件無人知曉的問題。主要是透過家中的監視攝影機得到家中長輩活動的影像,輸入本論文所提出的非監督式自編碼器模型,即可辨認當前的活動屬於日常活動或是跌倒事件。在本論文所設計的實驗中,最佳的狀況下可以完美的區分出跌倒事件與日常事件,與其他類似的架構中,也是以本論文的結果最為突出,因此本論文對於跌倒偵測這個題目上,提出了一個有效的解決方法。 Elderly living alone without family care which usually cause some accident. In this thesis we focus on detect fall event. We propose an unsupervised Auto-Encoder model for this task. Mainly through the home surveillance cameras to get images of the elder’s home activity. Then our falling detection model will analysis the video clip to detect the current situation belong to normal activity or fall event. In the experiment, the fall event and daily event can be perfectly distinguished under the best condition. We compare with other similar architectures in same experiment, our model also gets the best performance. Therefore, we propose a solution for the falling detection task. |
URI: | http://tdr.lib.ntu.edu.tw/jspui/handle/123456789/72316 |
DOI: | 10.6342/NTU201802885 |
全文授權: | 有償授權 |
顯示於系所單位: | 電信工程學研究所 |
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