5. Bố cục của luận án
1.1.1. Giới thiệu bài tốn
VĐBT là những vận động khơng cĩ tính chủ ý, diễn ra khá nhanh và thường để lại hậu quả khơng mong muốn cho con người như bị chấn thương, va đập v.v. VĐBT như ngã cĩ thể diễn ra trong quá trình con người đang thực hiện các hoạt động thường ngày, khơng cĩ tính thường xuyên và khơng được dự báo trước. Bài tốn phát hiện VĐBT hiện đang thu hút được sự quan tâm của cộng đồng nghiên cứu vì nĩ cĩ nhiều ứng dụng thực tế như trợ giúp chăm sĩc người cao tuổi sống một mình tại nhà, cảnh báo sớm để giảm mức độ nghiêm trọng cho người cĩ bệnh về vận động (ví dụ bệnh Parkinson), bệnh tâm thần và người cao tuổi v.v.
Tuy nhiên, hiện nay những hệ thống phát hiện VĐBT cĩ thể gặp khĩ khăn trong quá trình huấn luyện do dữ liệu về VĐBT khá khan hiếm, ví dụ như đối với hệ thống an ninh, an tồn và bảo mật, việc giám sát cĩ thể dễ dàng nhận biết các hoạt động bình thường cĩ tính thường xuyên xảy ra do tính sẵn cĩ của các dữ liệu này trong huấn luyện, nhưng với các VĐBT, hệ thống khĩ cĩ thể nhận biết được do các VĐBT là mới mẻ với hệ thống, hơn nữa, khi dữ liệu về VĐBT đĩ được sử dụng để huấn luyện, người dùng cĩ thể thay đổi để tránh bị phát hiện. Sự hạn chế của dữ liệu huấn luyện dẫn đến hiệu suất của các hệ thống phát hiện VĐBT thường khơng cao, hệ thống cĩ thể đưa ra những kết quả phát hiện khơng chính xác.
Nếu xét theo khía cạnh cảm biến sử dụng, các nghiên cứu phát hiện VĐBT thường tiếp cận theo các phương pháp như: Phân tích hình ảnh hoạt động ở người bằng camera hay cịn gọi thị giác máy, phân tích dữ liệu cảm biến từ các bộ cảm biến được tích hợp vào mơi trường hoặc vật dụng và phân tích dữ liệu cảm biến từ các bộ cảm biến được đeo trên người (cảm biến đeo). So sánh với cách tiếp cận thị giác máy, nếu sử dụng các cảm biến đeo cĩ thể thực hiện theo dõi hành vi người dùng liên tục
trong một thời gian dài, các cảm biến đeo cũng khơng gây ra cảm giác mất quyền riêng tư cho người dùng, nĩ ít chịu tác động của mơi trường như ánh sáng, vật cản v.v. Thế nhưng, việc sử dụng các cảm biến đeo cũng đặt ra các thách thức như: Dữ liệu thu thập từ nhiều cảm biến là khơng đồng nhất, khả năng lưu trữ, xử lý dữ liệu và năng lượng để cảm biến cĩ thể hoạt động trong một thời gian dài cịn hạn chế.
Nếu xét theo khía cạnh xử lý dữ liệu, các nghiên cứu về phát hiện VĐBT tiếp cận theo ba hướng chính: Sử dụng các phương pháp học máy; sử dụng các phương pháp học máy kết hợp khai phá dữ liệu để phát hiện các ngoại lệ và sử dụng các phương pháp huấn luyện cĩ trọng số (cost-sensitive learning).