1. Egocentric camera-based fall detection systemusing rotation, motion, HOG and LBP

1.1研究挑战（research challenge）

可靠性（reliability）： 检测很多容易误判，相似摔倒的动作
效率（efficiency）：不能够实时检测，找到一个效率非常高的算算在实时检测中是非常重要的，更深的结构导致较高的计算复杂度并消耗大量时间。
隐私问题：
缺少公共数据集

1.2目标（aims and objectives）

实现一个有效率可以实时检测的一个系统，又可以有效区分跌倒和正常活动

1.3 研究和限制（limitations）

1.4 分类

• 相机：The input can be either from a single camera or multiple cameras, or using depth cameras like Microsoft Kinect cameras.
• 方法：
  • 基于阈值Threshold-based methods
  • 机器学习Machine learning based methods
    • 支持向量机 Support Vector Machines
    • 随机森林Random Forests
    • KNN k Nearest Neighbor classification (kNN)
    • 神经网络 Artificial Neural Networks
    • 深度学习 Deep learning Methods

思考

可以参照最新论文写一篇开题，然后做的东西反正类似，后面也可以改