Vše

Co hledáte?

Vše
Projekty
Výsledky výzkumu
Subjekty

Rychlé hledání

  • Projekty podpořené TA ČR
  • Významné projekty
  • Projekty s nejvyšší státní podporou
  • Aktuálně běžící projekty

Chytré vyhledávání

  • Takto najdu konkrétní +slovo
  • Takto z výsledků -slovo zcela vynechám
  • “Takto můžu najít celou frázi”

Video Processing and 3D Modelling of Chest Movement using MS Kinect Depth Sensor

Identifikátory výsledku

  • Kód výsledku v IS VaVaI

    <a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F00216208%3A11150%2F16%3A10333363" target="_blank" >RIV/00216208:11150/16:10333363 - isvavai.cz</a>

  • Nalezeny alternativní kódy

    RIV/68407700:21730/16:00306293

  • Výsledek na webu

    <a href="http://dx.doi.org/10.1109/IWCIM.2016.7801175" target="_blank" >http://dx.doi.org/10.1109/IWCIM.2016.7801175</a>

  • DOI - Digital Object Identifier

    <a href="http://dx.doi.org/10.1109/IWCIM.2016.7801175" target="_blank" >10.1109/IWCIM.2016.7801175</a>

Alternativní jazyky

  • Jazyk výsledku

    angličtina

  • Název v původním jazyce

    Video Processing and 3D Modelling of Chest Movement using MS Kinect Depth Sensor

  • Popis výsledku v původním jazyce

    General methods of video processing and three dimensional modelling have a wide range of applications in engineering, archaeology and spacial objects study. The paper is devoted to applications of these methods in biomedicine and neurology using MS Kinect depth sensor for non-contact monitoring of breathing. A special attention is paid to visualization of results and motion mapping over the selected chest area. The proposed methodology applies digital signal processing methods and functional transforms for acquired data de-noising, spectral analysis, and feature selection. Suggested method uses further the local polynomial approximation to detect extremal values of spectral components. The results verify the corrrespondence betwen the evaluation of the breathing frequency obtained from the thorax movement recorded by the depth sensor. The study proves that simple depth sensors can be used for non-contact detection of breathing frequency and for the three dimensional modelling of the chest movement. The proposed non-contact method enables to analyse breathing for diagnostic purposes and monitoring in the home environment as a component of assisted living technologies. General methodology studied form a contribution to the use of video sequences or sets of images for spacial objects modelling, their recognition, possible three dimensional printing or analysis of time evolution of their features.

  • Název v anglickém jazyce

    Video Processing and 3D Modelling of Chest Movement using MS Kinect Depth Sensor

  • Popis výsledku anglicky

    General methods of video processing and three dimensional modelling have a wide range of applications in engineering, archaeology and spacial objects study. The paper is devoted to applications of these methods in biomedicine and neurology using MS Kinect depth sensor for non-contact monitoring of breathing. A special attention is paid to visualization of results and motion mapping over the selected chest area. The proposed methodology applies digital signal processing methods and functional transforms for acquired data de-noising, spectral analysis, and feature selection. Suggested method uses further the local polynomial approximation to detect extremal values of spectral components. The results verify the corrrespondence betwen the evaluation of the breathing frequency obtained from the thorax movement recorded by the depth sensor. The study proves that simple depth sensors can be used for non-contact detection of breathing frequency and for the three dimensional modelling of the chest movement. The proposed non-contact method enables to analyse breathing for diagnostic purposes and monitoring in the home environment as a component of assisted living technologies. General methodology studied form a contribution to the use of video sequences or sets of images for spacial objects modelling, their recognition, possible three dimensional printing or analysis of time evolution of their features.

Klasifikace

  • Druh

    D - Stať ve sborníku

  • CEP obor

    FH - Neurologie, neurochirurgie, neurovědy

  • OECD FORD obor

Návaznosti výsledku

  • Projekt

  • Návaznosti

    I - Institucionalni podpora na dlouhodoby koncepcni rozvoj vyzkumne organizace

Ostatní

  • Rok uplatnění

    2016

  • Kód důvěrnosti údajů

    S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů

Údaje specifické pro druh výsledku

  • Název statě ve sborníku

    2016 International Workshop on Computational Intelligence for Multimedia Understanding (IWCIM)

  • ISBN

    978-1-5090-5524-1

  • ISSN

  • e-ISSN

  • Počet stran výsledku

    5

  • Strana od-do

  • Název nakladatele

    IEEE

  • Místo vydání

    Piscataway

  • Místo konání akce

    Reggio Calabria

  • Datum konání akce

    27. 10. 2016

  • Typ akce podle státní příslušnosti

    WRD - Celosvětová akce

  • Kód UT WoS článku

    000392205700002