MỘT MÔ HÌNH HỌC SÂU CHO BÀI TOÁN PHÁT HIỆN NGƯỜI BỊ NGÃ

Tóm tắt

Té ngã là một trong những vấn đề nghiêm trọng đối với con người, chiếm tỷ lệ tử vong lên đến 25%, tỷ lệ này càng cao hơn đối với những người cao tuổi. Nhận dạng người bị ngã là một trong những bài toán quan trọng trong lĩnh vực thị giác máy tính. Những năm gần đây, thị giác máy tính đã đạt được tiến bộ ấn tượng khi mà học sâu thể hiện khả năng tự động học. Đã có nhiều mô hình học sâu dựa trên mạng nơ ron tích chập 3D (CNN) đã được đề xuất để giải quyết vấn đề này. Trong bài báo này, chúng tôi đề xuất một mô hình (2+1)D ResNet-18 giải quyết bài toán nhận dạng người bị ngã. Kết quả thử nghiệm cho thấy, (2+1)D ResNet-18 cho độ chính xác tốt hơn 0,87% trên bộ dữ liệu FDD và 1,13% trên bộ dữ liệu URFD so với các phương pháp được đề xuất gần đây.