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[ Article ] Temporal and Hierarchical HMM for Activity Recognition Applied in Visual Medical Monitoring using a Multi-Camera System

Date de soumission: 27-02-2018
Année de Publication: 2015
Entité/Laboratoire Laboratoire de Recherche en Sciences Informatiques et Applications (LRSIA)
Document type : Article
Discipline(s) : Sciences Informatiques
Titre Temporal and Hierarchical HMM for Activity Recognition Applied in Visual Medical Monitoring using a Multi-Camera System
Auteurs AHOUANDJINOU SÈMÈVO ARNAUD ROLAND MARTIAL [1], EZIN C. E. [2], MOTAMED Cina [3],
Journal: Revue Africaine de la Recherche en Informatique et Mathématiques Appliquées (ARIMA)
Catégorie Journal: Africaine
Impact factor: 0
Volume Journal: 21
DOI: ISSN 1638-5713
Resume We address in this paper an improved medical monitoring system through an automatic recognition of human activity in Intensive Care Units (ICUs). A multi camera vision system approach is proposed to collect video sequence for automatic analysis and interpretation of the scene. The latter is performed using Hidden Markov Model (HMM) with explicit state duration combine at the management of the hierarchical structure of the scenario. Significant experiments are carried out on the proposed monitoring system in a hospital's cardiology section in order to prove the need for computer-aided patient supervision to help clinicians in the decision making process. Temporal and hierarchical HMM handles explicitly the state duration and then provides a suitable solution for the automatic recognition of temporal events. Finally, the use of Temporal HMM (THMM) based approach improves the scenario recognition performance compared to the result of standard HMM models
Mots clés Monitoring System in ICUs, Human Activities Recognition (HAR); Video Analysis and interpretation; Classic HMM and HMMs with explicit state duration.
Pages 49 - 66
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