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논문 기본 정보
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- 학술저널
- 저자정보
- 저널정보
- 한국정보통신학회JICCE Journal of information and communication convergence engineering Journal of information and communication convergence engineering Vol.22 No.2
- 발행연도
- 2024.6
- 수록면
- 139 - 144 (6page)
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In this study, four types of fall detection systems – designed with YOLOPose, principal component analysis (PCA), convolutional neural network (CNN), and long short-term memory (LSTM) architectures – were developed and compared in the detection of everyday falls. The experimental dataset encompassed seven types of activities: walking, lying, jumping, jumping in activities of daily living, falling backward, falling forward, and falling sideways. Keypoints extracted from YOLOPose were entered into the following architectures: RAW-LSTM, PCA-LSTM, RAW-PCA-LSTM, and PCA-CNN-LSTM. For the PCA architectures, the reduced input size stemming from a dimensionality reduction enhanced the operational efficiency in terms of computational time and memory at the cost of decreased accuracy. In contrast, the addition of a CNN resulted in higher complexity and lower accuracy. The RAW-LSTM architecture, which did not include either PCA or CNN, had the least number of parameters, which resulted in the best computational time and memory while also achieving the highest accuracy.
목차
Abstract
I. INTRODUCTION
II. MATERIALS and METHODS
III. RESULTS
IV. CONCLUSION
REFERENCES
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