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Prasetia Utama Putra (Yokohama National University) Keisuke Shima (Yokohama National University) Sayaka Hotchi (Yokohama National University) Koji Shimatani (Prefectural University of Hiroshima)
저널정보
제어로봇시스템학회 제어로봇시스템학회 국제학술대회 논문집 ICCAS 2021
발행연도
2021.10
수록면
1,784 - 1,787 (4page)

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This study presents a markerless behavior evaluation system employing multiple RGB cameras and Kinect V2 sensors to assists clinicians in identifying disorder symptoms in children. The system utilizes OpenPTrack with Kinect sensors to track children’s and toys’ positions and records their activity using RGB cameras. Children’s activity was estimated by computing the distance between them and the toys. Children’s behavior was modeled with a Petri net, and four features were extracted from the model. We conducted preliminary experiments with four typical and three ASD disorder children. The experimental results demonstrated that the frequency of changing activity and playing alone was more informative than the others to distinguish ASD children from the typical ones.
#Autism Spectrum Disorder #Behavior Monitoring #Petri-Net

목차

Abstract
1. INTRODUCTION
2. PROPOSED METHOD
3. PARTICIPANTS
4. EXPERIMENTS
5. RESULTS
6. DISCUSSION
REFERENCES

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