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當(dāng)今社會獨居老人越來越多，老年人的監(jiān)護已經(jīng)成為了一個社會問題。為使獨居老人在家摔倒時能夠被及時發(fā)現(xiàn)，將對老年人的傷害減到最低，一種不受可見光影響的基于Kinect的摔倒檢測方法被提出與研究。使用Kinect的深度信息去除背景，提取人物的關(guān)鍵點，采集大量的不同動作下的關(guān)鍵點運動曲線，并進行特征提取作為訓(xùn)練集，用SVM（支持向量機）建立了一個摔倒檢測分類器。在實驗中，500個摔倒動作和1 500個未摔倒動作作為訓(xùn)練數(shù)據(jù)，315個動作被用來作為檢測數(shù)據(jù)，實驗結(jié)果顯示，算法的敏感度是91.4%，精確度是93.7%，由此可見這個方法對于摔倒特征有很好的分類能力和很高的辨別度。
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