Show simple item record

dc.contributor.authorDavari, Amir Abbas
dc.date.accessioned2014-06-29T18:39:41Z
dc.date.available2014-06-29T18:39:41Z
dc.date.issued2013-08
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/10679/401
dc.identifier.urihttp://discover.ozyegin.edu.tr/iii/encore/record/C__Rb1275957?lang=eng
dc.descriptionThesis (M.A.)--Özyeğin University, Graduate School of Sciences and Engineering, Department of Electrical and Electronics Engineering, August 2013.en_US
dc.description.abstractAutomatic detection of unusual events such as falls is very important especially for elderly people living alone. Real-time detection of these events can reduce the health risks associated with a fall. There has been a series of ongoing researches in the ?eld of unusual event detection using the Microsoft`s depth sensor Kinect. It has been applied in areas like fall detection using only the depth images and features derived from skeletal data having exaggerated dimensionality. This thesis will propose a novel method for automatic detection of fall event by using depth cameras. Depth images generated by these cameras are used in estimating the skeletal data of a person. The contribution here is to use features extracted from this data to form a strong set of features which can help us achieve an increased precision at low redundancy. The achievements indicate that the calculated features which are derived from skeletal data are moderately powerful for detecting unusual events such as fall.en_US
dc.description.abstractDüşme 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.
dc.language.isoengen_US
dc.rightsrestrictedAccess
dc.titleFall detection for elderly people using depth video data obtained by kinecten_US
dc.typeMaster's thesisen_US
dc.contributor.advisorErdem, Tanju
dc.contributor.committeeMemberErdem, Tanju
dc.contributor.committeeMemberSunay, M. Oğuz
dc.contributor.committeeMemberErcan, Ali Özer
dc.publicationstatusunpublisheden_US
dc.contributor.departmentÖzyeğin University
dc.subject.keywordsKinect (Programmable controller)en_US
dc.contributor.ozugradstudentDavari, Amir Abbas
dc.contributor.authorMale1
dc.relation.publicationcategoryThesis - Institutional Graduate Student


Files in this item

Thumbnail
Thumbnail

This item appears in the following Collection(s)

Show simple item record


Share this page