A MÔ HÌNH PHÁT HIỆN HÀNH VI BẠO LỰC ĐA TẦNG SỬ DỤNG MẠNG NƠRON TÍCH CHẬP VÀ MẠNG BỘ NHỚ DÀI-NGẮN HẠN

Abstract

Nhận diện hành vi là chủ đề nghiên cứu đầy thách thức của lĩnh vực thị giác máy tính với rất nhiều các ứng dụng hữu ích trong thực tế trong đó bao gồm phát hiện hành vi bạo lực. Phát hiện sớm hành vi bạo lực giúp chúng ta kịp thời có những hành động, có thể ngăn chặn hay chí ít cũng có thể giảm thiểu thiệt hại do tình trạng bạo lực gây ra. Trong bài báo này, chúng tôi trình bày phương pháp phát hiện hành vi bạo lực đa tầng, ở giai đoạn đầu, những nhóm đối tượng có nguy cơ xảy ra bạo lực cao được phát hiện bằng phương pháp sử dụng YOLO và thuật toán theo dõi đối tượng Deep SORT. Tiếp theo các đặc trưng 2D của nhóm đối tượng được trích xuất bằng mạng nơ-ron tích chập (CNN) ở giai đoạn thứ hai. Cuối cùng những đặc trưng này được sử dụng làm đầu vào cho mạng bộ nhớ dài ngắn (LSTM) ở giai đoạn cuối để xác định xem nhóm đối tượng có hành vi bạo lực hay chỉ là nhóm đối tượng có hành vi bình thường. Các kết quả thực nghiệm cho thấy, so với các nghiên cứu trước đó, phương pháp được đề xuất không chỉ hiệu quả để phát hiện hành vi bạo lực mà còn giảm số lượng phát hiện sai. Kết quả cho thấy phương pháp đề xuất đạt được hiệu suất tốt và phù hợp để ứng dụng trong thế giới thực.