Deep Learning for Computer Vision based Activity Recognition and Fall Detection of the Elderly: a Systematic Review

要約

先進国における高齢者の割合が世界的に増加するにつれ、この集団の健康管理、特に高齢者の自律性の維持が心配の種となっている。この方向性において、高齢者の自立生活によって生じる不安を軽減するのに役立つアンビエント・アシステッド・リビング（AAL）システムに関する多くの研究が発表されている。本研究では、一人暮らし高齢者の安全を保証するために解決すべき2つの主要課題として、高齢者の転倒検知と人間活動認識（HAR）に関する文献の系統的レビューを行う。これら2つのタスクを実行するための現在の傾向に対処するために、このレビューでは、コンピュータビジョンデータに対するディープラーニング（DL）ベースのアプローチの使用に焦点を当てている。加えて、DLモデル、データセット、ハードウェア（例えば深度カメラやサーマルカメラ）のような様々なデータのコレクションがレビューされた研究から収集され、将来の研究の参考のために提供される。また、既存のアプローチの長所と短所についても議論し、それらに基づいて今後の研究に対する提言を行う。

要約(オリジナル)

As the percentage of elderly people in developed countries increases worldwide, the healthcare of this collective is a worrying matter, especially if it includes the preservation of their autonomy. In this direction, many studies are being published on Ambient Assisted Living (AAL) systems, which help to reduce the preoccupations raised by the independent living of the elderly. In this study, a systematic review of the literature is presented on fall detection and Human Activity Recognition (HAR) for the elderly, as the two main tasks to solve to guarantee the safety of elderly people living alone. To address the current tendency to perform these two tasks, the review focuses on the use of Deep Learning (DL) based approaches on computer vision data. In addition, different collections of data like DL models, datasets or hardware (e.g. depth or thermal cameras) are gathered from the reviewed studies and provided for reference in future studies. Strengths and weaknesses of existing approaches are also discussed and, based on them, our recommendations for future works are provided.

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