HỆ THỐNG PHÁT HIỆN HÀNH VI BẤT THƯỜNG SỬ DỤNG OPENPOSE

Abstract

Đã có nhiều nghiên cứu về nhận dạng hành động con người trong phát hiện hành động như phát hiện hành vi bất thường trong thi cử, phát hiện biểu cảm gương mặt, tập Yoga kết hợp với một số phương pháp Deep Learning, OpenPose, AlphaPose, … cho ra các mô hình nhận dạng hành động với kết quả khá tốt. Trong luận văn này, sử dụng cách tiếp cận tương tự dựa trên OpenPose ước lượng tư thế 2D để nhận dạng những hành vi bất thường. Tập dữ liệu là những hành vi bất thường được giới hạn gồm 4 hành vi gồm leo trèo, đứng, ngã xuống, đập phá. Dữ liệu được huấn luyện là video, sử dụng VGG_origin được tích hợp sẵn trong OpenPose đề trích xuất đặc trưng với 18 khớp xương của mỗi khung xương. Kết quả mô hình cho ra nhận dạng được giới hạn trong 4 hành vi bất thường là leo trèo, đứng, ngã xuống, đập phá bằng phương pháp OpenPose với tỷ lệ chính xác tương đối là 64%.