NHẬN DẠNG NGƯỜI TỪ DỮ LIỆU CHUYỂN ĐỘNG SỬ DỤNG CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK

Abstract

Dáng chuyển động của mỗi người, thuật ngữ tiếng Anh là gait, được xem là duy nhất và có thể được sử dụng như một đặc điểm sinh trắc học để nhận diện cho mỗi cá nhân. Sự phát triển mạnh mẽ của điện thoại thông minh cũng như các thiết bị đeo thông minh như đồng hồ thông minh, vòng đeo hay theo dõi sức khoẻ giúp cho việc thu thập dữ liệu chuyển động của người dùng một cách dễ dàng thông qua các cảm biến chuyển động được tích hợp sẵn trong các thiết bị này.
Nhiều phương pháp được đề xuất trong việc nhận dạng người dùng từ dữ liệu chuyển động thông qua việc biến đổi dữ liệu thành các đặc trưng được thiết kế một cách thủ công. Trong nghiên cứu này, chúng tôi đề xuất một phương pháp nhận diện người dùng từ dữ liệu chuyển động sử dụng Convolutional Neural Network - kiến trúc được sử dụng phổ biến và mang lại hiệu quả cao trong trí tuệ nhân tạo và xử lý ảnh số như một bộ trích xuất đặc trưng cấp cao tự động. Kết quả thử nghiệm với dữ liệu của 496 người có được từ bộ dữ liệu dáng chuyển động OU-ISIR của đại học Osaka - bộ dữ liệu được xem là lớn nhất về dữ liệu chuyển động gait - mang lại hiệu quả cao với độ chính xác đạt trên 99%.