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저자정보
Seung Su Jeong (Hankyong National University) Nam Ho Kim (Bundang Convergence Technology Campus of Korea Polytechnic) Yun Seop Yu (Hankyong National University)
저널정보
한국정보통신학회 INTERNATIONAL CONFERENCE ON FUTURE INFORMATION & COMMUNICATION ENGINEERING 2023 INTERNATIONAL CONFERENCE ON FUTURE INFORMATION & COMMUNICATION ENGINEERING Vo.14 No.1
발행연도
2023.1
수록면
265 - 268 (4page)

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In this paper, we introduce a system applied to long short-tern memory using Yolo-pose. Self-produced image data were used, and time series data extracted from the image data using Yolo-pose are applied to LSTM for learning them. In order to check whether it is overfitting, training to validation was composed of 8 to 2, and the test was conducted using the validation data. Both sensitivity and specificity showed 100%. However, since there is insufficient data to be used in practice, various data supplementation and testing are required.
#Tensorflow #Fall detection #The elderly #Long short-term memory(LSTM) #Yolo-pose

목차

Abstract
Ⅰ. INTRODUCTION
Ⅱ. Training by LSTM
Ⅲ. INFERENCE RESULTS
Ⅳ. Conclusions
REFERENCES

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