Detecção automatizada de quedas em vídeo aprimorado para privacidade

Um vídeo aprimorado para privacidade oculta a aparência de uma pessoa no vídeo. Consideramos quatro aprimoramentos de privacidade: desfoque da pessoa, silhuetagem da pessoa, cobrir a pessoa com uma caixa gráfica e cobrir a pessoa com um oval gráfico. Demonstramos que um algoritmo automatizado de detecção de quedas baseado em vídeo pode ser tão preciso em vídeo aprimorado para privacidade quanto em vídeo bruto. O algoritmo operou em vídeo de uma câmera estacionária em casa, usando um algoritmo de segmentação de primeiro plano e fundo para extrair um retângulo limite mínimo (MBR) em torno do movimento no vídeo, e usando análise de shapelet de séries temporais na altura e largura do retângulo para detectar quedas. Relatamos a precisão ao aplicar a detecção de quedas em 23 cenários representados como vídeo bruto e vídeos aprimorados para privacidade envolvendo um único ator interpretando atividades normais e várias quedas. Descobrimos que a detecção de quedas em vídeo aprimorado para privacidade, exceto pela abordagem comum de desfoque da pessoa, foi competitiva com o vídeo bruto, e em particular que o aprimoramento gráfico oval para privacidade produziu a mesma precisão que o vídeo bruto, nomeadamente 0,91 de sensibilidade e 0,92 de especificidade.