Thesis & Technical

การตรวจจับเหตุการณ์หกล้มของผู้สูงอายุจากกล้องวงจรปิดด้วยการประมวลผลภาพ (Fall Detection for Elderly using Image Processing)

ในปัจจุบันพบว่ามีจำนวนผู้สูงอายุมากขึ้น อันเนื่องมาจากความเจริญก้าวหน้าทางด้านเทคโนโลยีทางการแพทย์ และความใส่ใจในสุขภาพที่มีมากขึ้น แต่อย่างไรก็ตาม หตุการณ์หกล้มหรือหมดสติยังสามารถเกิดขึ้นได้กับทุกคน ซึ่งนอกจากจะก่อให้เกิดอาการปวดเจ็บทางร่างกายแล้ว ยังสามารถบ่งชี้ถึงความผิดปกติภายในร่างกายได้อีกด้วย

การตรวจจับเหตุการณ์การหกล้มโดยทั่วไปนั้นจะใช้ Sensor ประกอบกับวงจรอิเล็กทรอนิคส์ โดยผู้สูงอายุจำเป็นต้องสวมใส่ติดตัวตลอดเวลา ซึ่งไม่ค่อยสะดวกสบายนักสำหรับผู้สูงอายุ แต่ในปัจจุบันเนื่องมาจากความเจริญก้าวหน้าของเทคโนโลยี computer vision ที่มีประสิทธิภาพมากขึ้น และกล้องวงจรปิดที่มีความแพร่หลายและมีราคาที่ถูกลง จึงได้นำเทคโนโลยี computer vision และกล้องวงจรปิด มาประยุกต์ใช้ในการตรวจจับเหตุการณ์หกล้มเพื่อให้ผู้สูงอายุสามารถดำเนินชีวิตประจำวันได้โดยอิสระ

โครงงานชิ้นนี้สามารถตรวจจับเหตุการณ์หกล้มได้โดยอาศัยข้อมูลความกว้าง, ความยาว, แกน และความเร็วจากการประมวลผลภาพ ซึ่งสามารถตรวจจับเหตุการณ์หกล้มได้ถูกต้อง 66.67% โดยพบว่ามีปัญหาในส่วนของการ Detect & tracking ของบุคคลที่มีคุณลักษณะเด่นไม่ชัดเจน แต่สำหรับบุคคลที่มีคุณลักษณะเด่นชัดเจนจะมีความถูกต้อง 80%

การศึกษาเบื้องต้นการนำเทคโนโลยีทางด้านการประมวลผลภาพมาใช้ในระบบรักษาความปลอดภัย (The preliminary Study of Image Processing Techniques for Security System)

ระบบการรักษาความปลอดภัยด้วยภาพวิดีโอจากกล้องได้เข้ามามีบทบาทต่อชีวิตประจำวันอย่างจริงจังและมีความสำคัญมากขึ้น การเฝ้าระวังด้วยข้อมูลภาพวิดีโอในปัจจุบันได้เข้าสู่ยุกต์ที่สามแล้ว ข้อมูลภาพวิดีโอแบบดิจิตอลที่ได้จากกล้องแบบไอพีสามารถนำมาใช้ประโยชน์ได้อย่างมาก งานวิจัยนี้ได้มุ่งเน้นไปยังสองหัวข้อสำคัญคือ การศึกษาและพัฒนาเทคนิคการประมวลผลภาพขั้นพื้นฐานเพื่อการวิเคราะห์ภาพจากกล้องวิดีโอวงจรปิด ซึ่งประกอบด้วย การวิเคราะห์วัตถุเคลื่อนไหว การวิเคราะห์หาภาพใบหน้าคนที่มีคุณภาพดีที่สุด การตรวจจับป้ายทะเบียน และการตรวจจับภาพใต้ท้องรถ ส่วนที่สองจะเน้นไปที่การพัฒนาและออกแบบระบบซอฟต์แวร์เพื่อการจัดการข้อมูลภาพจากกล้องวิดีโอวงจรปิดเพื่อให้มีความสามารถที่จะเรียกใช้งานการวิเคราะห์ผลภาพที่กล่าวมาแล้วข้างต้นได้อย่างมีประสิทธิภาพ

Mise en correspondance d’images pour l’analyse du mouvement et la stéréovision

thesis

This dissertation is invested on image matching methods, and their applications. It is divided into two parts : methodological and engineering. The first tackles decision methods used to match features between images. We found it on the “stable marriage” paradigm. Several algorithms are developed with constraints added, as global satisfaction or equity, for better adapting to application needs as controlling a certain local/global balance in the decision. Then, we introduce a generic matching system based on these algorithms where stable marriages become the key mechanism. The second part is devoted to applicative processes building on this matching core. First, level lines and their junctions are selected for primitive features to be paired in all applications. Then, the adapted implementation of the core is studied in the following applications : a registration system, a system for obstacle detection from stereo pairs, and a generic system for motion analysis. The matching quality is experimented on and tested in all three applications. It is compared with vote based and dynamic programming based matching results.

Graphe Hiérarchique d’Unités Fonctionnelles et l’Optimisation pour la Transformation du graphe Scicos en graphe d’algorithme SysDEx

N. Suvonvorn, “Graphe Hiérarchique d’Unités Fonctionnelles et l’Optimisation pour la Transformation du graphe Scicos en graphe d’algorithme SysDEx”, Master degree dissertation, Université de Paris XI & INRIA, Paris, France, 2003.

Classification TM data by Using Statistical Analysis and Artificial Neural Network

N.Suvonvorn, Classification TM data by Using Statistical Analysis and Artificial Neural Network, Prince of Songkla University, 2000.