Fall detection by using RGB-D camera

Abstract

Dünya üzerinde yaşlı insanların oranı günden güne artmaktadır. Evde bakılan insanların %33'ünden fazlası 65 yaş ve üstüdür. Bu evde bakılan nüfusun %66'sı yılda bir veya iki kez düşme tehlikesi ile karşı karşıyadır. Düşme korkusu günlük yaşam aktivitelerini yapmalarını engellemekte ve tek başına yaşayabilme güvenlerini yitirmelerine neden olmaktadır. Ayrıca bu düşmeler ciddi yaralanmalara ve hatta ölümlere sebebiyet verebilmektedir. Bu yüzden, yaşlılara destek sağlamak amacıyla ( Bilgisayarla Görme) sistemleri insan davranışını incelemek ve normal olmayan aksiyonları saptamak için iyi bir teknik olarak kullanılabilir. Öneriler yöntem, iskelet eklemleri üzerinden bazı bilgiler elde ederek bunları sınıflandırıp düşmeleri saptayarak ve hangi sınıflandırıcının en iyisi olduğu belirlemeye dayalıdır. İskelet bilgilerini elde etmek için Kinect ve sınıflandırma için Weka kullanılmıştır. Ayrıca, kişinin özel hayatı bir etik sorun olarak görülebilmektedir. Bu amaçla kişinin kimliğini ve gizliliğini korumak için Kinect RGBD kameralar kullanılmıştır.

The proportion of older people is increasing day by day in the world. More than 33% of home residence people are 65 years old or above and 66% of those in home care are suffering from fall one or more than one times in the year. The fall leads to the fear of doing daily life activities and the loss of confidence to live alone. In addition, It generates dangerous injuries that may lead to death sometimes. Therefore, It is necessary to provide assistance as soon as possible. The computer vision systems will give us a good technique to analyze the attitude of the person and recognize the abnormal actions.Proposed is based on extracting some features from skeleton joints and we applied it to the classifiers to detect the fall and find which classifier is the best. We utilized the kinect to get the information of skeleton and weka for classification .Also, the ethical issue is the privacy of the person. we used the Kinect RGBD cameras which deal with the depth information to protect the identity of the person and preserve his privacy.