Phát hiện hoạt động bất thường của người bằng mạng học sâu tích chập kết hợp mạng bộ nhớ dài ngắn

Human Abnormal Activity Detection with Deep Convolutional Long-Short Term Memory Networks

  • Linh Nguyễn Tuấn Học viện Công nghệ Bưu chính Viễn Thông
  • Cuong Pham Học viện Công nghệ Bưu chính Viễn Thông
  • Thủy Nguyễn Văn Học viện Công nghệ Bưu chính Viễn Thông

Abstract

Bài báo này đề xuất một mô hình học sâu nhân chập kết hợp với mạng bộ nhớ dài ngắn (CNN-LSTM) cho bài toán phát hiện các vận động bất thường của người sử dụng cảm biến đeo trên người. Nhờ tận dụng các đặc tính không-thời gian, kiến trúc đề xuất CNN-LSTM đã được thiết kế để tự động học và biểu diễn các đặc trưng hiệu quả trên dữ liệu cảm biến không thuần nhất (heterogeneous sensing data). Kết quả thử nghiệm trên 4 tập dữ liệu được công bố cho thấy mô hình đề xuất đã cho kết quả cải tiến tốt hơn từ 2% đến 7% F1-score so với các mô hình học máy dựa trên trích xuất đặc trưng thủ công SVM, mô hình học sâu nhân chập (CNN) và mô hình mạng bộ nhớ dài ngắn (LSTM).

Author Biographies

Linh Nguyễn Tuấn, Học viện Công nghệ Bưu chính Viễn Thông

Nguyễn Tuấn Linh tốt nghiệp đại học ngành Công nghệ Thông tin, Đại học Giao thông Vận tải Hà Nội năm 2004. Nhận bằng Thạc Sỹ tại Đại học Thái Nguyên năm 2007.

Hiện tại là nghiên cứu sinh tiến sỹ tại Học viện Công nghệ Bưu chính Viễn Thông.

Lĩnh vực nghiên cứu: Kỹ thuật máy tính, điện toán tỏa khắp, các mô hình học máy và công nghệ cảm biến cho các ứng dụng chăm sóc sức khỏe

Cuong Pham, Học viện Công nghệ Bưu chính Viễn Thông

Phạm Văn Cường tốt nghiệp đại học năm 1998 ngành Công nghệ Thông tin, Đại học Quốc gia Hà nội; Nhận bằng Thạc sỹ năm 2005 tại ĐH bang New Mexico, Hoa Kỳ; Nhận bằng Tiến sỹ năm 2012 tại ĐH Newcastle, Vương Quốc Anh.

Hiện đang là Phó giáo sư giảng dạy tại khoa CNTT1, Học viện Công nghệ Bưu chính Viễn Thông.

Lĩnh vực nghiên cứu: Học máy, điện toán tỏa khắp, tương tác người máy, nhận dạng hoạt động của người, các thuật toán học máy và công nghệ cảm biến cho các ứng dụng chăm sóc sức khỏe, thị giác máy tính, các công nghệ cảm biến, hệ thống nhúng và điều khiển.

Thủy Nguyễn Văn, Học viện Công nghệ Bưu chính Viễn Thông

Nguyễn Văn Thuỷ tốt nghiệp đại học năm 1999 ngành Điện tử- Viễn thông, Đại học Bách khoa Hà nội; Nhận bằng Thạc sỹ năm 2005 tại ĐH bang New Mexico, Hoa Kỳ; Nhận bằng Tiến sỹ năm 2012 tại ĐH Texas at Dallas, Hoa Kỳ.

Hiện công tác tại Học viện Công nghệ Bưu chính Viễn Thông.

Lĩnh vực nghiên cứu: Học máy, lý thuyết thông tin, hệ thống thông tin thông minh, ứng dụng học sâu trong các hệ thống thông tin băng rộng

Published
2020-09-14
Section
Bài báo