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논문 상세정보

신경망을 이용한 동작분석과 원격 응급상황 검출 시스템

Human Behavior Analysis and Remote Emergency Detection System Using the Neural Network

초록

본 논문에서는 신경망을 이용한 동작분석 기법을 통한 자동화 영상감시시스템의 구현과 응급상황 검출에의 응용을 제안한다. 카메라로부터 입력된 영상은 통계적 배경 모델에 의한 배경 감산법에 의해 객체영역이 분리되고, 분리된 객체영역의 특징을 표현할 수 있는 특징벡터의 형태로 변형된다. 특징벡터를 이용한 동작분석을 위해 신경망을 사용하였고 간단한 연산에 의해 동작을 구분할 수 있도록 하였다. 본 논문에서는 실험을 위해 stand, faint, squat 등 3가지의 동작 상태를 분류할 수 있도록 하였고, 실험 결과 응급상황을 검출하기 위한 알고리즘으로 유용함을 보였다.

Abstract

This paper proposes an automatic video monitoring system and its application to emergency detection by analyzing human behavior using neural network. The object area is identified by subtracting the statistically constructed background image from the input image. The identified object area then is transformed to the feature vector. Neural network has been adapted for analyzing the human behavior using the feature vector, and is designed to classify the behavior in rather simple numerical calculation. The system proposed in this paper is able to classify the three human behavior: stand, faint, and squat. Experiment results shows that the proposed algorithm is very efficient and useful in detecting the emergency situation.

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참고문헌 (0)

  1. 이 논문의 참고문헌 없음

이 논문을 인용한 문헌 (5)

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  2. Chang, Moon-Soo ; Kwak, Sun-Dong ; Kang, Sun-Mee 2011. "Presentation Control System using Gesture Recognition and Sensor" 한국지능시스템학회 논문지 = Journal of Korean institute of intelligent systems, 21(4): 481~486 
  3. Lee, Kyoung-Mi 2013. "Dynamic Gesture Recognition using SVM and its Application to an Interactive Storybook" 한국콘텐츠학회논문지 = The Journal of the Korea Contents Association, 13(4): 64~72 
  4. Jang, Dong-Heon 2014. "Analysis on Local Residents' Recognition of Farmland Conversion - Focused on Four Ris (Villages) of Bongdong Eup -" 농촌계획 : 韓國農村計劃學會誌, 20(4): 55~66 
  5. Lee, Jinwon ; Han, Jeongho ; Yang, Jeongsam 2014. "Depth Camera-Based Posture Discrimination and Motion Interpolation for Real-Time Human Simulation" 한국CAD/CAM학회논문집 = Transactions of the Society of CAD/CAM Engineers, 19(1): 68~79 

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