7/22 meeting 內容

1. 錄更多影片資料

2.結束判定：改為斜率小於某一個閾值

3.待改進問題：跌倒開始的高度為前5影格，要精確化改為前2影格

4.頭部高度低於腳部：

   作法：考慮 Z 座標，深度的影響，當人往鏡頭方向或反方向跌倒時，有其他判斷法則
               錄製向kinect方向跌倒和反方向跌倒的影片做研究

5.老師建議：加入 "深度圖" 考慮

6.分類器：機器訓練

svm, soft cascade, adaboost, ran

作法：餵資料給分類器，讓它訓練出一套判定方法

7/21 專研進度

1.修改程式碼  f1,f5 更精確些，還需錄更多影片來測試

目前結束的判定方式：頭部上升5個影格時 → 跌倒結束

待改進問題：頭部初始高度較跌倒開始時的影格提前5個影格，程式碼正在努力修改



2.跌倒過程中 骨節點的各種情況

data1 下跌過快 頭部偏:

data2:

data3 腳和頭都抓錯:

data3 錯誤骨節點圖:

data4 腳位置抓到人體外:

data4 腳抓到膝蓋:

data5 抓錯位置-1:

data5 抓錯位置-2

data6 抓到頭部:

data6 沒抓到頭部:

data7 人摔出畫面:

data7 腳抓偏:

data8 下跌過快 頭抓偏:

data8 腳超出範圍 不顯示點:

data8 頭超出範圍 抓偏:

 data9 腳位置換到左腳:

data9 (踉蹌跌倒):

7/9 meeting內容, 專研進度

7/8 meeting改善方向

1. 把5個特徵點的高度用比例來算：kinect測到的Y值因每個人身高不同，跌幅與下降高度會受到身高、遠近影響

作法 → 把計算的值都除以跌倒當下的身高

2. 分析疊圖：起始點要設為一樣來比較



7/9號進度

1.  f2, f3, f4 的值已改為比例

2. f1 跌倒持續期間的開始和結束還未完成