Please use this identifier to cite or link to this item: http://kb.psu.ac.th/psukb/handle/2016/13423
Title: การรู้จำการทำกิจกรรมผู้สูงอายุจากการวิเคราะห์ภาพ
Other Titles: Elderly activity recognition using image processing
Authors: นิคม สุวรรณวร
เสาวณี เรืองเนียม
Faculty of Engineering Computer Engineering
คณะวิศวกรรมศาสตร์ ภาควิชาวิศวกรรมคอมพิวเตอร์
Keywords: การประมวลผลภาพ;การวิเคราะห์ข้อมูลภาพ
Issue Date: 2019
Publisher: มหาวิทยาลัยสงขลานครินทร์
Abstract: The trend number of elderly in Thailand is increasing and most elderly are desire to live on their own homes. The development in modern technologies assists older people to live alone and make their life more comfortable. In this work, the focus is to analyze and monitor abnormal activities in four basic rooms by observing 12 different activities of 10 different persons. The comparison of characteristics is found different from the normal pattern. The changing pattern of activities in daily life is importance to refer the unhealthy or abnormal behaviour. This feature is used to analyze both normal and abnormal activity. A method has been proposed in this study which uses Transition Matrix Model (TMM) and Root mean square error (RMSE) to observe the 12 basic activities in four rooms for discovering normal pattern and use for monitoring abnormal activities. Ten different sequence activities in daily life has been analyzed by using this method. A sequence of activity in daily life has been defined as the normal activity. The data were compared by proposed method with the same sequence of activity by adding different levels of noise such as 10, 25, 35 and 50 %. Less noise in the room shows 100% accuracy while adding more noise will result in decrement of accuracy.
Abstract(Thai): ปัจจุบันแนวโน้มการเพิ่มจํานวนของผู้สูงอายุในประเทศไทยสูงขึ้นเรื่อยๆ และ ผู้สูงอายุส่วนใหญ่ต้องการอยู่อาศัยที่บ้านของตนเอง การพัฒนาของเทคโนโลยีที่ทันสมัยช่วยให้ ผู้สูงอายุที่อยู่อาศัยตามลําพังใช้ชีวิตได้อย่างสบายขึ้น ในงานวิจัยนี้เราได้เน้นไปถึงการวิเคราะห์และ ตรวจสอบกิจกรรมที่ผิดปกติในห้อง 4 ห้องพื้นฐาน โดยการรู้จํากิจกรรมที่แตกต่างกัน 12 กิจกรรม ทดสอบใน 10 บุคคลที่แตกต่างกัน การเปลี่ยนแปลงของกิจวัตรประจําวันสามารถบอกถึงสุขภาพที่ เปลี่ยนแปลงหรือความผิดปกติได้ เราจึงใช้สมมุติฐานนี้ในการสร้างข้อมูลทดสอบเพื่อวิเคราะห์ เหตุการณ์ที่ปกติและผิดปกติ โดยในงานวิจัยนี้เราได้นําเสนอ Transition Matrix Model (TMM) และค่าความคลาดเคลื่อนกําลังสองเฉลี่ย (RMSE) ในการสังเกตกิจวัตรประจําวัน โดยการทดสอบนั้น ได้กําหนดลําาดับกิจกรรมทั้งหมด 10 ลําดับในหนึ่งวันที่แตกต่างกันและกําหนดให้เป็นกิจกรรมที่ปกติ จากนั้นจึงทําการทดสอบหาวิธีการที่จะแยกแยะความผิดปกติโดยเปรียบเทียบกิจกรรมที่ปกตินั้นกับ กิจกรรมที่มีการเพิ่มกิจกรรมรบกวนที่ร้อยละ 10 25 35 และ 50 ของกิจกรรมทั้งหมดตามลําดับ พบว่าได้หากใช้วิธีที่ได้นําเสนอ เมื่อมีกิจกรรมรบกวนเพียงเล็กน้อยมีค่าความถูกต้อง 100 เปอร์เซ็นต์ เมื่อกิจกรรมรบกวนเพิ่มทีละน้อยทําให้ค่าความถูกต้องลดน้อยลงเรื่อยๆ
Description: วิทยานิพนธ์ (วศ.ม. (วิศวกรรมคอมพิวเตอร์))--มหาวิทยาลัยสงขลานครินทร์, 2562
URI: http://kb.psu.ac.th/psukb/handle/2016/13423
Appears in Collections:241 Thesis

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
435605.pdf4.53 MBAdobe PDFView/Open


This item is licensed under a Creative Commons License Creative Commons