Vision Based Activity Monitoring for Human Behavior Modelling

تعبيرات الوجه والإيماءات والإجراءات هي إشارات أولية لقياس الأنشطة البشرية وتحليلها، وفهم السلوك البشري في مواقف مختلفة مثل المحادثة الرسمية بين شخص وشخص او في وضع جماعي، أو أنشطة في وضع غير رسمي. ينصب تركيز الاقتراح على تطوير نماذج حسابية جديدة لتحليل النشاط البشري باستخدام تقنيات الرؤية ومعالجة الصور لغرض نمذجة السلوك والتنبؤ به. إن أنظمة الكاميرات الشبكية موجودة في كل مكان في تقنيات المراقبة المادية الموجودة التي تقوم باستشعار غير تدخلي للبيئة المغطاة. نحن نخطط لاستغلال تدفقات الفيديو التي تم التقاطها بواسطة كاميرات المراقبة لتحليل نشاط الكائنات البشرية لنمذجة استجاباتها السلوكية. سيكون التركيز الرئيسي للبحث اكتشاف وتحليل أنماط النشاط والتعبيرات عن فرد، أو مجموعة في بيئة تعليمية - من تدفقات فيديو كاميرا المراقبة. الاستجابات السلوكية للفرد في مثل هذه البيئات لها علاقة مباشرة في اكتساب المهارات الاجتماعية والتواصل ، وقدرات التعلم والتفهم، وأعراض الاضطرابات النفسية / الانفعالية. على الرغم من ذلك، سيركز البحث أيضًا على تحليلات الفيديو الأساسية في البيئات الداخلية التي تحصي الإبصار، وتقدير الوقت، والكشف عن النشاط الشاذ. يمكن بالتأكيد اعتبار الإشارات السلوكية من مجموعة، على المستوى الإجمالي، ردود فعل للأنشطة الجماعية مثل استجابة جلسة التدريب ، والأداء خلال مهمة فريق. ستكون نتائج البحث كحلول برمجية قابلة لتعديل التحليل السلوكي في بيئات التعلم. سيكون الحل مفيدا في المعاهد التعليمية في الكويت من أجل تقديم تعليم أكثر فعالية من خلال فهم السلوكيات الفردية ومتطلبات الاهتمام. سيكون الحل مفيدًا أيضًا لأخصائيي الرعاية الصحية للأطفال في الكويت لدراسة أنماط السلوك لدى الأطفال للكشف المبكر عن الاضطرابات العصبية التنموية.

Face expressions, gestures and actions are primary cues to measure and analyse human activities, and understand human behaviour under different situations such as formal conversation in one-to-one or group setting, or activities in an informal setting. The focus of the proposal is to develop novel computational models for human activity analysis using computer vision and image processing techniques for the purpose of behaviour modelling and prediction. Networked camera systems are omnipresent in the existing physical surveillance technologies doing non-intrusive sensing of the covered environment. We plan to exploit the video streams captured by surveillance cameras for activity analysis of human objects for modelling their behavioural responses. The major focus of the research would be to detect and analyze activity patterns and expressions of an individual, or a group in a learning environment - from the surveillance camera video streams. The behavioural responses of an individual in such environments has direct correlation in acquiring the social and communication skills, learning and understanding capabilities, and symptoms of mental/emotional disorders. Nevertheless, the research would also focus on the basic video analytics in indoor environments counting the footfall, dwell-time estimation, and anomalous activity detection. The behavioural ques from a group, at the gross level can definitely be considered as the feedback of group activities such as the response of training session, performance during a team task. The outcome of the research as software solutions would be customisable for behavioural analysis in learning environments. The solution would be useful in the educational institutes in Kuwait for more effective education delivery by understanding individual behaviours and attention requirements. The solution would be also useful for paediatric healthcare professionals in Kuwait for studying behaviour patterns in kids for early detection of neuro-dev