結果分析與比較

由於跌倒的狀況是不經意的行為，若要靠捉取實際發生跌倒之數據有其困難 度，因此本實驗採取由研究生摸擬跌倒的情況來加以作實驗，為了增加系統的可 信度我們不單純專做跌倒的動作，在每個實驗樣本我們都結合其他運動，像走路 中跌倒或快步跌倒等等，並加入其他論文認為比較難判斷的動作像躺下、坐下、

彎曲、滾動身體等動作，我們都有有效的改良，而表4-4 為單用加速度感測器的

在測試當中發現會有誤判的情況，原因為動作若很密集或很劇烈可能在小波

在測試當中發現會有誤判的情況，原因有二個其一是壓力地板之感測器設置

實驗對象:實驗室陳同學

表4-9系統效能

4.4 研究結果討論

跌倒是不經意的行為無法事先預測，若要靠在現實生活發生跌倒之數據有其 困難度，我們以研究生摸擬跌倒的情況來加以作實驗。為了增加系統的可信度在 每個實驗樣本我們都結合其他運動，像走路中跌倒或快步跌倒等等，並加入其他 論文認為比較難判斷的動作像躺下、坐下、彎曲、滾動身體等一般生活常發生的 動作，我們都有有效的改良，在測試當中誤判的情況，原因一是壓力地板之感測 器敏銳度，其二為在跌倒前做了過於激烈的運動，這些運動若很密集或很劇烈可 能在小波轉換後會出現類似跌倒的波形，造成誤判，而在沒有跌倒的情況下發生 判斷為跌倒的錯誤機率更高，如同上表4-9，為了改善這個狀況我們加入實驗限 制，盡量做實驗時集中在壓力地板較敏感的區域，避免過於劇烈的動作即可解 決，從上表4-10 就可看出，另外本論文提出的方法相較於其他論文也有一個明顯 的改進，在理想的狀況下甚至能達到百分之ㄧ百的準確度。

第五章 研究結論與後續研究

參考文獻

[1] 朱育秀，“曾跌倒老年人、不曾跌倒老年人與年輕人多方向自主性跨步動 作控制之比較＂，台灣大學物理治療學研究所，2000。

[2] 葉兆斌，“跌倒的流行病學分析＂，中山醫學大學，碩士論文，2001。

[3] Chen, J. , Kwong, K. ,Chang, D. , Luk, J. ,Bajcsy R.,“Wearable Sensors for Reliable Fall Detection”, Engineering in Medicine and Biology Society,October 11,2005, pp.

3551-3554.

[4] Seon Woo Lee, Kenji Mase, “Activity and location recognition using wearable Sensor” , Pervasive Computing, 2002 pp. 24-32.

[5] 鐘志裕，楊明興，“應用FPGA 與遠端技術之獨居老人安全監測系統＂，

[10] Chen Shi-Huang, Wang Jhing-Fa, “Extraction of pitch information in noisy speech using wavelet transform with aliasing compensation”, Speech and Audio Processing, 7-12 May 2001, Volume 1 pp.89-92.

[11] Chen Shi-Huang, Wang Jhing-Fa, “A wavelet-based voice activity detection algorithm in noisy environments”, Electrics Circuits and Systems, 15-18 Sept. 2002, Volume 3 pp.995-998.

[12] Chen Shi-Huang, Wang Jhing-Fa, “A C/V segmentation algorithm for Mandarin speech signal based on wavelet transforms”, Acoustics, Speech, and Signal Processing, 15-19 March 1999, Volume 1 pp.417-420.

[13] Sixsmith, A., Johnson, N., “A smart sensor to detect the falls of the elderly”, Pervasive Computing, IEEE, April-June 2004, Volume 3 pp.42-47.

[14] T. Zhang, J. Wang, P. Liu and J. Hou, “Fall Detection by Embedding an Accelerometer in Cellphone and Using KFD Algorithm”, IJCSNS International Journal of Computer Science and Network Security, vol.6 no.10, pp.277-284 October 2006.

[15] M. Greiffenhagen, D. Comaniciu, H. Neimann, and V. Ramesh, “Design analysis, and engineering of video monitoring system: an approach and a case study,” Proc. of IEEE, vol. 89, no. 10, pp. 1498-1517, Oct. 2001.

[16] F. R. Allen, E. Ambikairajah, N.H. Lovell and B.G. Celler, “An Adapted Gaussian Mixture Model Approach to Accelerometry-Based Movement Classification Using Time-Domain Features”, Proceedings of the 28th IEEE EMBS Annual International Conference, New York City, USA, Aug. 30 Sept. 3 2006 pp.3600-3603.

[17] C. Rougier, J. Meunier, A. St-Arnaud and J. Rousseau, “Monocular 3D Head Tracking to Detect Falls of Elderly People”, Proceedings of the 28th IEEE EMBS Annual International Conference, New York City, USA, Aug. 30 Sept. 3 2006 pp.6384-6387.

[18] 宋佩栩，一個使用環場攝影機並結合個人資訊的客製化跌倒偵測系統，中原大學

電子工程系碩士論文，民國95 年。

[19] Chang Chia-Min., Juang Chia-Feng, “Human Body Posture Classification By Neural Fuzzy Network ”, System Man and Cybernetics, Part A, IEEE Transcations on,Nov.

11,2007, pp. 984-994.

[20] Sixsmith, A., Johnson, N., “A smart sensor to detect the falls of the elderly”, Pervasive Computing, IEEE, April-June 2004, Volume 3 pp.42-47.

作者簡介

姓名：洪楷翔 籍貫：台北市

生日：民國70 年 10 月 01 日

學經歷：國立台灣師範大學應用電子科技研究所（民94-96）

私立大同大學電機工程學系（民89-93）

私立光仁中學（民86-89）

證照：多益認證(B2) 論文發表：

1. Tzeng Hwen-Wen, Hung Kai-Hsiang andChen Min-Wei, “The Development of Distance Real-Time Monitor and Control Technology for Automatic Parking System”, The 11th Conference on Artificial Intelligence and Applications , Taiwan,Dec.15~16, pp.211, 2006.

2. Tzeng Huan-Wen, Kai-Hsiang Hung and Min-Wei Chen, “The Implement of Distance Real-Time Control Technology on Commercial Automatic Parking System”, The 14th Conference on Fuzzy Theory and Applications , Taiwan,Dec.15~16, B4-5.