An Integrated Vision-Based Approach for Efficient Human Fall Detection in a Home Environment

[satolab12]

概要

[URL] https://ieeexplore.ieee.org/document/8805313
[Authors] Fouzi Harrou, Nabil Zerrouki ,Ying Sun ,Amrane Houacine
[Conference]

手法

1. どんなもの？

本論文では，体型の変化を反映した画素ベースの特徴量を用いて，人間の転倒を検出する手法を提案．各フレームについて面積比を計算し，入力データとして転倒検知・分類に用いる．統計的な観点から転倒検知を異常検知の問題として扱う．

2. 先行研究と比べてどこがすごい？．

従来手法では「転倒」と単に「横たわる」動作の区別が難しかったり，椅子に座っているときや椅子から立ち上がっているときに発生する転倒を検出することにのみ焦点を当てているなど，家庭環境に適用するには限定的な性能であった．このため本手法では，尤度比＋SVMによる効果的な異常検知手法により，転倒の誤検知を抑制し効率的な手法を提案．

3. 技術や手法のキモはどこ

一般化尤度比（GLR）スキームを用いた効果的な転倒検知アプローチを設計．一般化尤度比（GLR）スキームでは，真の転倒と，横になったときのような転倒に似た事象を識別することができない．そこでSVMを検出された転倒の特徴量に適用し、転倒の種類を認識することに成功した．

4. どうやって有効だと検証した？

転倒検知公開データに対する，AUROC評価で有効性を確認．

5. 議論はある？

面積比の計算により，環境に依存しないという意味で非常に汎用的な手法となっている．AEなどの再構成ベースの手法は環境依存性が強いので，それとの差別化に成功している印象．