Space-time templates based features for patient activity recognition
المؤلفون المشاركون
Abbas, Muhammad Adil
Murtada, Faizah
Yusuf, Muhammad Harun
المصدر
The International Arab Journal of Information Technology
العدد
المجلد 18، العدد 4 (31 يوليو/تموز 2021)، ص ص. 504-512، 9ص.
الناشر
جامعة الزرقاء عمادة البحث العلمي
تاريخ النشر
2021-07-31
دولة النشر
الأردن
عدد الصفحات
9
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
Human activity recognition has been the popular area of research among the computer vision researchers.
The proposed work is focused on patient activity recognition in hospital room environment.
We have investigated the optimum supportive features for the patient activity recognition problem.
Exploiting the strength of space-time template approaches for activity analysis, Motion-Density Image (MDI) is proposed for patient’s activities when used supportively with Motion-History Image (MHI).
The final feature vector is created by combining the description of MHI and MDI using Motion Orientation Histograms (MOH) and then applying Linear Discriminant Analysis (LDA) for dimensionality reduction.
The LDA technique not only reduced the complexity cost required for classification but also played vital role to get best recognition results by increasing between-class separation and decreasing the with-in class variance.
To validate the proposed approach, we recorded a video dataset containing 8 activities of patients performed in hospital room environment under indoor conditions.
We have successfully validated the results of the proposed approach on our dataset by training the SVM classifier and achieved 97.9% average recognition accuracy.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Abbas, Muhammad Adil& Murtada, Faizah& al-Mustadi, Muhammad Salih Ubayd Allah& Yusuf, Muhammad Harun. 2021. Space-time templates based features for patient activity recognition. The International Arab Journal of Information Technology،Vol. 18, no. 4, pp.504-512.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1434298
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
al-Mustadi, Muhammad Salih Ubayd Allah…[et al.]. Space-time templates based features for patient activity recognition. The International Arab Journal of Information Technology Vol. 18, no. 4 (Jul. 2021), pp.504-512.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1434298
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Abbas, Muhammad Adil& Murtada, Faizah& al-Mustadi, Muhammad Salih Ubayd Allah& Yusuf, Muhammad Harun. Space-time templates based features for patient activity recognition. The International Arab Journal of Information Technology. 2021. Vol. 18, no. 4, pp.504-512.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1434298
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references : p. 510-511
رقم السجل
BIM-1434298
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر