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

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).