تاريخ النشر : 2018-12-17 08:22:59
عدد المشاهدات : 346
نشرت التدريسية في كلية الصيدلة ولاء نصيف جاسم بحثاً بعنوان (تمييز فعاليات البشر الاعتيادية وغير الاعتيادية بتطبيق الطريقتين KNN & DT) في مجلة (JATIT) الباكستانية وذات معامل التأثير( 0,16 SJR) وضمن تصنيف سكوباس . وبينت نصيف من خلال بحثها ان التطور الكبير الذي حصل في التكنلوجيا في الاونة الاخيرة قاد الى ضرورة تطوير نظام تمييز الانشطة البشرية في الفيديو الذي يعتبر من اهم مجالات الcomputer vision لذلك قدمنا في هذا البحث نظام لمساعدة الاشخاص الذين يعانون من مشاكل صحية ويبقون فترة طويلة لوحدهم في المنزل وبالأخص كبار السن.
هدف البحث الى تمييز ثلاثة حالات اعتيادية وهي (المشي، الاكل،الشرب) وستة حالات غير اعتيادية وهي(الصداع، التقئ، الاغماء،المغص الكلوي، المغص المعوي، الذبحة الصدرية)من خلال مراقبتهم بالفيديو هذه الحالات تم انتقاءها من الحياة اليومية. قسم العمل الى ثلاثة خطوات استخدمنا في الخطوه الاولى طريقة iterative thresholding لفصل الخلفية عن المقدمة في كل اطار (صورة) بالفيديو، اما الخطوة الثانية لإستخراج الصفات واستخدمنا ارب تقنيات وهي (STIP,DWT,SURF and Radon transform) اضافه الى دمج بعض الطرق من اجل تحسين الاداء، الخطوه الثالثة تم إستخدام الطريقتينKNN و Desion Tree لتمييز وتنصنيف الحاله هل هي اعتيادية ام غير اعتيادية في الفيديو. عندما يتعرف النظام على احد الحالات الستة غير الاعتيادية المذكورة اعلاه يتم تنشيط خطوة الانذار المتمثلة بارسال بريد الكتروني SMS الى الشخص المعني المهتم في حالة المريض ليتسنى له تقديم المساعدة للمريض فورا .
واكملت نصيف:ان فائدة البحث هو لمساعدة الأشخاص الذين يبقون وحدهم في المنزل لانقاذهم عند حدوث اي حالة من الحالات غير الاعتيادية المذكورة.