Détection de chute à l'aide d'une caméra de profondeur

Les chutes chez les personnes âgées représentent un problème important de santé publique. Des études montrent qu’environ 30 % des personnes âgées de 65 ans et plus chutent chaque année au Canada, entraînant des conséquences néfastes sur les plans individuel, familiale et sociale. Face à une telle situation la vidéosurveillance est une solution efficace assurant la sécurité de ces personnes. À ce jour de nombreux systèmes d’assistance de services à la personne existent. Ces dispositifs permettent à la personne âgée de vivre chez elle tout en assurant sa sécurité par le port d'un capteur. Cependant le port du capteur en permanence par le sujet est peu confortable et contraignant. C'est pourquoi la recherche s’est récemment intéressée à l’utilisation de caméras au lieu de capteurs portables. Le but de ce projet est de démontrer que l'utilisation d'un dispositif de vidéosurveillance peut contribuer à la réduction de ce fléau. Dans ce document nous présentons une approche de détection automatique de chute, basée sur une méthode de suivi 3D du sujet en utilisant une caméra de profondeur (Kinect de Microsoft) positionnée à la verticale du sol. Ce suivi est réalisé en utilisant la silhouette extraite en temps réel avec une approche robuste d’extraction de fond 3D basée sur la variation de profondeur des pixels dans la scène. Cette méthode se fondera sur une initialisation par une capture de la scène sans aucun sujet. Une fois la silhouette extraite, les 10% de la silhouette correspondant à la zone la plus haute de la silhouette (la plus proche de l'objectif de la Kinect) sera analysée en temps réel selon la vitesse et la position de son centre de gravité. Ces critères permettront donc après analyse de détecter la chute, puis d'émettre un signal (courrier ou texto) vers l'individu ou à l’autorité en charge de la personne âgée. Cette méthode a été validée à l’aide de plusieurs vidéos de chutes simulées par un cascadeur. La position de la caméra et son information de profondeur réduisent de façon considérable les risques de fausses alarmes de chute. Positionnée verticalement au sol, la caméra permet donc d'analyser la scène et surtout de procéder au suivi de la silhouette sans occultation majeure, qui conduisent dans certains cas à des fausses alertes. En outre les différents critères de détection de chute, sont des caractéristiques fiables pour différencier la chute d'une personne, d'un accroupissement ou d'une position assise. Néanmoins l'angle de vue de la caméra demeure un problème car il n'est pas assez grand pour couvrir une surface conséquente. Une solution à ce dilemme serait de fixer une lentille sur l'objectif de la Kinect permettant l’élargissement de la zone surveillée.

Vidéosurveillance intelligente pour la détection de chutes chez les personnes âgées

Les pays industrialisés comme le Canada doivent faire face au vieillissement de leur population. En particulier, la majorité des personnes âgées, vivant à domicile et souvent seules, font face à des situations à risques telles que des chutes. Dans ce contexte, la vidéosurveillance est une solution innovante qui peut leur permettre de vivre normalement dans un environnement sécurisé. L’idée serait de placer un réseau de caméras dans l’appartement de la personne pour détecter automatiquement une chute. En cas de problème, un message pourrait être envoyé suivant l’urgence aux secours ou à la famille via une connexion internet sécurisée. Pour un système bas coût, nous avons limité le nombre de caméras à une seule par pièce ce qui nous a poussé à explorer les méthodes monoculaires de détection de chutes. Nous avons d’abord exploré le problème d’un point de vue 2D (image) en nous intéressant aux changements importants de la silhouette de la personne lors d’une chute. Les données d’activités normales d’une personne âgée ont été modélisées par un mélange de gaussiennes nous permettant de détecter tout événement anormal. Notre méthode a été validée à l’aide d’une vidéothèque de chutes simulées et d’activités normales réalistes. Cependant, une information 3D telle que la localisation de la personne par rapport à son environnement peut être très intéressante pour un système d’analyse de comportement. Bien qu’il soit préférable d’utiliser un système multi-caméras pour obtenir une information 3D, nous avons prouvé qu’avec une seule caméra calibrée, il était possible de localiser une personne dans son environnement grâce à sa tête. Concrêtement, la tête de la personne, modélisée par une ellipsoide, est suivie dans la séquence d’images à l’aide d’un filtre à particules. La précision de la localisation 3D de la tête a été évaluée avec une bibliothèque de séquence vidéos contenant les vraies localisations 3D obtenues par un système de capture de mouvement (Motion Capture). Un exemple d’application utilisant la trajectoire 3D de la tête est proposée dans le cadre de la détection de chutes. En conclusion, un système de vidéosurveillance pour la détection de chutes avec une seule caméra par pièce est parfaitement envisageable. Pour réduire au maximum les risques de fausses alarmes, une méthode hybride combinant des informations 2D et 3D pourrait être envisagée.

Scoliosis curve type classification from 3D trunk image

Adolescent idiopathic scoliosis (AIS) is a deformity of the spine manifested by asymmetry and deformities of the external surface of the trunk. Classification of scoliosis deformities according to curve type is used to plan management of scoliosis patients. Currently, scoliosis curve type is determined based on X-ray exam. However, cumulative exposure to X-rays radiation significantly increases the risk for certain cancer. In this paper, we propose a robust system that can classify the scoliosis curve type from non invasive acquisition of 3D trunk surface of the patients. The 3D image of the trunk is divided into patches and local geometric descriptors characterizing the surface of the back are computed from each patch and forming the features. We perform the reduction of the dimensionality by using Principal Component Analysis and 53 components were retained. In this work a multi-class classifier is built with Least-squares support vector machine (LS-SVM) which is a kernel classifier. For this study, a new kernel was designed in order to achieve a robust classifier in comparison with polynomial and Gaussian kernel. The proposed system was validated using data of 103 patients with different scoliosis curve types diagnosed and classified by an orthopedic surgeon from the X-ray images. The average rate of successful classification was 93.3% with a better rate of prediction for the major thoracic and lumbar/thoracolumbar types.

Non invasive classification system of scoliosis curve types using least-squares support vector machines

Objective To determine scoliosis curve types using non invasive surface acquisition, without prior knowledge from X-ray data. Methods Classification of scoliosis deformities according to curve type is used in the clinical management of scoliotic patients. In this work, we propose a robust system that can determine the scoliosis curve type from non invasive acquisition of the 3D back surface of the patients. The 3D image of the surface of the trunk is divided into patches and local geometric descriptors characterizing the back surface are computed from each patch and constitute the features. We reduce the dimensionality by using principal component analysis and retain 53 components using an overlap criterion combined with the total variance in the observed variables. In this work, a multi-class classifier is built with least-squares support vector machines (LS-SVM). The original LS-SVM formulation was modified by weighting the positive and negative samples differently and a new kernel was designed in order to achieve a robust classifier. The proposed system is validated using data from 165 patients with different scoliosis curve types. The results of our non invasive classification were compared with those obtained by an expert using X-ray images. Results The average rate of successful classification was computed using a leave-one-out cross-validation procedure. The overall accuracy of the system was 95%. As for the correct classification rates per class, we obtained 96%, 84% and 97% for the thoracic, double major and lumbar/thoracolumbar curve types, respectively. Conclusion This study shows that it is possible to find a relationship between the internal deformity and the back surface deformity in scoliosis with machine learning methods. The proposed system uses non invasive surface acquisition, which is safe for the patient as it involves no radiation. Also, the design of a specific kernel improved classification performance.

Détection des chutes par calcul homographique

La vidéosurveillance a pour objectif principal de protéger les personnes et les biens en détectant tout comportement anormal. Ceci ne serait possible sans la détection de mouvement dans l’image. Ce processus complexe se base le plus souvent sur une opération de soustraction de l’arrière-plan statique d’une scène sur l’image. Mais il se trouve qu’en vidéosurveillance, des caméras sont souvent en mouvement, engendrant ainsi, un changement significatif de l’arrière-plan; la soustraction de l’arrière-plan devient alors problématique. Nous proposons dans ce travail, une méthode de détection de mouvement et particulièrement de chutes qui s’affranchit de la soustraction de l’arrière-plan et exploite la rotation de la caméra dans la détection du mouvement en utilisant le calcul homographique. Nos résultats sur des données synthétiques et réelles démontrent la faisabilité de cette approche.