Phát hiện hoạt động bất thường sử dụng hàm nhân phi tuyến hồi qui

Abstract

Bài báo đề xuất một phương pháp phát hiện bất thường gồm hai giai đoạn, trong giai đoạn đầu tiên. SVM một lớp được thiết lập để lọc ra hầu hết các hoạt động bình thường; ở giai đoạn thứ 2, các dữ liệu bất thường được chuyển đến một tập hợp các mô hình hoạt động bất thường có điều chỉnh thông qua hàm nhân phi tuyến hồi qui để phát hiện thêm. Quá trình huấn luyện mô hình được thực hiện qua thuật toán kỳ vọng cực đại (EM). Chúng tôi cũng đã tiến hành thực nghiệm và đánh giá kết quả của phương pháp đề xuất trên tập dữ liệu thu thập từ 50 người gồm 20 hoạt động và vận động bất thường. Kết quả với độ chính xác và độ nhạy trung bình đạt được là 76.32% và 78.95% cho thấy nhiều tiềm năng ứng dụng cho các ứng dụng chăm sóc, hỗ trợ người cao tuổi, hoặc giám sát an ninh.