Tóm tắt Luận văn Thạc sĩ Hệ thống thông tin: Nhận dạng hành vi người dùng từ dữ liệu của cảm biến của điện thoại thông minh

ĐẠI HỌC QUỐC GIA HÀ NỘI<br /> TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ<br /> ---------------------<br /> <br /> ĐỖ VĂN THÌN<br /> <br /> NHẬN DẠNG HÀNH VI NGƯỜI DÙNG TỪ DỮ LIỆU CỦA<br /> CẢM BIẾN CỦA ĐIỆN THOẠI THÔNG MINH<br /> <br /> Ngành : Hệ thống thông tin<br /> Chuyên ngành: Hệ thống thông tin<br /> Mã số: 60.48.01.04<br /> <br /> TÓM TẮT LUẬN VĂN THẠC SĨ HỆ THỐNG THÔNG TIN<br /> <br /> Hà Nội – 2016<br /> 1<br /> <br /> GIỚI THIỆU<br /> 1. Tính cấp thiết của đề tài<br /> Nhận dạng hành vi con người sử dụng các cảm biến cá nhân<br /> đã trở thành một lĩnh vực nghiên cứu quan trọng nhằm tạo ra hay cải<br /> thiện các ứng dụng giám sát hoạt động con người. Khả năng ghi lại<br /> và nhận dạng các hoạt động cá nhân hàng ngày là điều cần thiết để<br /> xác định mức độ thực hiện hoạt động của con người.<br /> Những hệ thống này có những ứng dụng thực tế trong việc<br /> chăm sóc sức khỏe và theo dõi luyện tập sức khỏe. Hoạt động thể<br /> chất có tác dụng tích cực lên tất cả các chức năng của cơ thể và các<br /> nghiên cứu đã chứng minh rằng nguy cơ tim mạch giảm tới 50% đối<br /> với người có hoạt động thể chất tích cực.Với sự già hóa dân số và<br /> kinh phí hạn chế cho việc chăm sóc sức khỏe cộng đồng, sự quan<br /> tâm nhiều hơn được trả để giám sát hoạt động con người, nâng cao<br /> khả năng hỗ trợ các bệnh nhân và giúp họ tự chăm sóc bản thân,<br /> giảm sự chăm sóc y tế thông thường và chuyển qua chăm sóc từ xa.<br /> Trong lĩnh vực y tế, việc theo dõi hoạt động người dùng<br /> trong thời gian dài có thể hữu ích trong việc phát hiện sớm các bệnh<br /> hoặc có thể khuyến khích người dùng cải thiện mức độ hoạt động<br /> của họ.<br /> Một trong những phương pháp được sử dụng để giám sát<br /> hoạt động của con người là dựa trên các hệ thống video ghi chuyển<br /> động được liên kết với nền cảm nhận áp lực ở dưới. Những phương<br /> pháp này gây khó chịu, đòi hỏi thiết bị lớn và chỉ có thể được sử<br /> dụng bên trong phòng thí nghiệm đòi hỏi các thiết lập cao, thời gian<br /> xử lý cũng như không gian bộ nhớ để ghi lại nó.<br /> Phân tích hành vi sử dụng các cảm biến của điện thoại thông<br /> minh đã trở thành một lựa chọn thú vị cho hệ thống này vì kích thước<br /> nhỏ, chi phí thấp và khả năng ghi lại các tín hiệu chuyển động một<br /> cách kín đáo. Hơn nữa ngày nay hầu hết các điện thoại thông minh<br /> đều được tích hợp các cảm biến phù hợp cho việc phân tích hành vi<br /> 2<br /> <br /> người dùng. Cảm biến gia tốc và con quay hồi chuyển được sử dụng<br /> để nghiên cứu các hoạt động hàng ngày của con người.<br /> Phân loại thông tin chuyển động, thu thập được từ dữ liệu từ<br /> các cảm biến trong điện thoại thông minh, các nhãn hoạt động<br /> thường được thực hiện với kỹ thuật học máy đòi hỏi phải khai thác<br /> các thông số dữ liệu chuyển động để huấn luyện phân lớp để dự đoán<br /> dữ liệu hoạt động mới với mô hình huấn luyện.<br /> 2. Mục tiêu và nhiệm vụ của đề tài<br /> Nghiên cứu phương pháp giám sát hành vi người sử dụng<br /> điện thoại thông minh sử dụng các cảm biến trên điện thoại thông<br /> minh. Trong luận văn này sẽ tập trung vào các hoạt động hàng ngày<br /> như: đứng (standing), ngồi (sitting), nằm (laying), đi bộ (walking), đi<br /> lên cầu thang (walking upstairs), đi xuống cầu thang (walking down<br /> stairs). Sự chuyển động của người dùng được ghi lại bằng cảm biến<br /> gia tốc của điện thoại thắt lưng được đặt ở thắt lưng người dùng khi<br /> họ thực hiện các hoạt động.<br /> Nghiên cứu các thuật toán giúp phân lớp gán nhãn các hoạt<br /> động người dùng dựa vào dữ liệu cảm biến trên điện thoại thông<br /> minh<br /> Xây dựng sản phẩm phân tích hành vi người sử dụng trên<br /> điện thoại thông minh, đánh giá chất lượng mô hình xây dựng được.<br /> <br /> 3<br /> <br /> CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN<br /> 1.1.<br /> <br /> Tổng quan về giám sát hoạt động<br /> <br /> Theo dõi chính xác các hoạt động của con người có khả năng<br /> cải thiện hệ thống chăm sóc sức khỏe, cảnh báo sớm các nguy cơ,<br /> giám sát tập thể dục và hỗ trợ trong sinh hoạt hàng ngày. Những hệ<br /> thống nhận thức hoạt động này có thể cung cấp cho người dùng một<br /> loạt các dịch vụ tiện ích ví dụ như: bằng cách phân tích các hoạt<br /> động của con người trong một khoảng thời gian có thể xác định được<br /> xu hướng của các thói quen hàng ngày từ đó điều chỉnh để có một<br /> chế độ tốt nhất cho cơ thể; đặc biệt với người cao tuổi, nó giúp cảnh<br /> báo các nguy cơ về sức khỏe.<br /> Khái niệm hoạt động đã được xem xét trong tương tác<br /> người–máy (HCI) để thiết kế tốt hơn các mô hình điện toán phân tán<br /> dựa trên hành vi người dùng (Bao & Intille, 2004). Các mục tiêu của<br /> điện toán phân tán là có mặt khắp mọi nơi và kín đáo, hoặc dần là<br /> nền tảng hỗ trợ con người trong khi học thực hiện các hoạt động<br /> hàng ngày. Dự đoán các hoạt động là mục tiêu của các hệ thống điện<br /> toán rộng khắp, tuy nhiên việc sử dụng các hành động cô lập để phân<br /> tích các tình huống thực tế bên ngoài không thành công, bởi vì hành<br /> động luôn nằm trong một bối cảnh, và hệ thống không thể hiểu được<br /> bối cảnh đó. Sự phát triển của các hệ thống nhận biết ngữ cảnh là<br /> quan trọng để nhận ra một hoạt động chính là bối cảnh có ý nghĩa tối<br /> thiểu để hiểu được hoạt động cá nhân. Phát hiện các tư thế không đủ<br /> để phân biệt được một số các hoạt động, chỉ khi có được bối cảnh,<br /> các hoạt động có thể được phân biệt một cách chính xác.<br /> Quá trình giám sát hành vi người dùng bắt đầu bằng việc thu<br /> thập các dữ liệu thô, đặc biệt là dữ liệu chuyển động. Cảm biến quán<br /> tính là một giải pháp thích hợp để phát hiện chuyển động. Những<br /> cảm biến phản ứng với các kích thích bằng cách tạo ra các tín hiệu có<br /> thể phân tích và diễn tả. Thông thường, các cảm biến được đặt bên<br /> cạnh cơ thể và nên đem lại sự thoải mái cho người sử dụng.<br /> 4<br /> <br /> Các thế hệ mới của điện thoại thông minh được trang bị với<br /> một loạt các cảm biến bên trong: cảm biến gia tốc, cảm biến con<br /> quay hồi chuyển, cảm biến nhịp tim, cảm biến tiệm cận, cảm biến độ<br /> ẩm…. Một số cảm biến có thể được sử dụng để giám sát hoạt động<br /> hàng ngày của con người: cảm biến gia tốc, con quay hồi chuyển.<br /> Các thiết bị này rất tiện lợi, nhỏ và kín đáo, nó trở thành ý tưởng cho<br /> hệ thống nhận dạng hành vi người dùng. Tính năng hấp dẫn khác là<br /> có thể đeo được, làm việc với thời gian thực và được sử dụng để theo<br /> dõi lâu dài. Những thiết bị này có thể ghi nhận, xử lý và có<br /> đượcthông tin hữu ích từ dữ liệu thô của cảm biến, nhưng khó khăn<br /> chính của việc tạo ra các ứng dụng nhận biết bối cảnh là việc phát<br /> triển các tuận toán có thể nhận diện bối cảnh từ dữ liệu cảm biến có<br /> nhiễu và không rõ ràng.<br /> Phát triển một ứng dụng trên điện thoại thông minh cần phải<br /> tính đến những nguồn lực hạn chế của điện thoại thông minh như:<br /> thời gian xử lý, bộ nhớ hạn chế và tỷ lệ mẫu. Cảm biến gia tốc là một<br /> cảm biến lý tưởng vì chúng đòi hỏi sức mạnh xử lý thấp và tiêu thụ ít<br /> năng lượng.<br /> 1.2.<br /> <br /> Cảm biến<br /> <br /> Cảm biến có thể thu thập dữ liệu có thể được sử dụng để<br /> phát hiện các hành vi của con người. Có 3 vấn đề chính liên quan<br /> đến cảm biến: loại, vị trí và số lượng. Phần lớn các hệ thống nhận<br /> biết cử động sử dụng cảm biến quán tính, đặc biệt là cảm biến gia tốc<br /> để ước tính độ nghiêng của cơ thể và xác định phương hướng,<br /> chuyển động của người sử dụng. Cảm biến gia tốc sử dụng đầu dò để<br /> đo gia tốc tuyến tính.<br /> Tín hiệu thu được với cảm biến gia tốc có 2 thành phần,<br /> “một là gia tốc trọng trường cung cấp thông tin về tư thế của chủ thể,<br /> và một thành phần tăng tốc của cơ thể cung cấp thông tin về sự<br /> chuyển động của chủ thể”. Một cảm biến gia tốc 3 chiều đo gia tốc<br /> 5<br /> <br />