A Novel Image Recognition-Based Assessment System for Elderly Independent Living Ability and Its Applications
Notice bibliographique
Résumé
In an aging population, the gradual decline in cognitive, comprehensive, and mobility abilities poses a significant challenge for the independent living of the elderly.Accurate assessment of such abilities becomes crucial, not only for facilitating care-giving but also for policy-making related to elder care.To address this need, this study presents a novel image recognition-based assessment system designed to accurately evaluate the independent living ability of the elderly.The system construction and subsequent real-world applications constitute the initial focus of this study.Significant efforts have been made to detect key points of the skeletal structure in elderly individuals.The skeleton extraction process has been methodically divided into five distinct steps: detection of key points, matching and connecting joint points, generating coordinates of joint points and their connection maps, measuring correlations between key point pairs, and calculating optimal matching results using a bipartite graph approach.In the latter part of the study, an advanced model integrating an attention mechanism with a Graph Convolutional Neural Network (GCNN) has been developed and implemented for elder behavior recognition.The effectiveness and validity of this approach have been assessed through rigorous experimental validation.This study's findings can potentially revolutionize the quality of life assessment for the elderly and provide valuable insights for relevant policy-making.Further research in this direction is deemed necessary for enhancing the assessment system and expanding its applications.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».