使用低分辨率红外传感器的家庭活动监测
计算机视觉与模式识别
2018-11-14 v1
摘要
家庭环境中的动作监测为健康监测提供重要信息，并可作为智能家居环境的输入。使用摄像机的视觉分析能识别复杂场景（如某人的客厅）中的动作。然而，尽管具有巨大的潜在益处和重要性（尤其对健康而言），摄像机因隐私问题未被广泛接受。本文使用一种保护隐私的传感器识别人体活动。该传感器不仅因热成像而不同，且具有低分辨率：8x8像素。热成像与低空间分辨率的结合确保了个人的隐私。我们提出了一种基于离散余弦变换利用该传感器识别日常活动的方法。我们在最先进的基准数据集上评估了所提方法，并通过实验确认我们的方法优于基线方法。我们还引入了一个新数据集，并在其上进行了评估。在此我们表明，该传感器在检测跌倒和日常生活活动发生方面被认为更优。我们的方法在7类活动上实现了87.50%的总体准确率，跌倒检测灵敏度为100%，特异度为99.21%。
引用
@article{arxiv.1811.05416,
title = {Home Activity Monitoring using Low Resolution Infrared Sensor},
author = {Lili Tao and Timothy Volonakis and Bo Tan and Yanguo Jing and Kevin Chetty and Melvyn Smith},
journal= {arXiv preprint arXiv:1811.05416},
year = {2018}
}