Bài báo “UIT-Anomaly: A Modern Vietnam Video Dataset for Anomaly Detection” của sinh viên Võ Thành Trung Dũng - sinh viên khoa Khoa học và Kỹ thuật Thông tin được chấp nhận đăng tại Hội nghị khoa học quốc tế lần thứ 8 về Khoa học Thông tin và máy tính được bảo trợ bởi Quỹ NAFOSTED(The 2021 8th NAFOSTED Conference on Information and Computer Science (NICS)). Bài báo được thực hiện dưới sự hướng dẫn của giảng viên ThS. Trần Minh Tùng và ThS.Võ Duy Nguyên.
Tóm tắt bài báo: Ngày nay, số lượng camera an ninh được lắp đặt ngày càng nhiều vì mục đích phát hiện và ghi lại các hành vi bất thường diễn ra trong xã hội. Tuy nhiên, khả năng phát hiện hành động bất thường của hệ thống giám sát vẫn chưa mang tính kịp thời và chủ yếu dựa vào sức người. Do đó, việc tận dụng sức mạnh của các mô hình học máy để tự động phát hiện hành vi bất thường trong video là điều cần thiết. Mục tiêu của bài toán này là khả năng xác định chính xác thời điểm bắt đầu và kết thúc các sự kiện bất thường trong video. Trong nghiên cứu này, chúng tôi sử dụng phương pháp phát hiện bất thường bằng cách học các video huấn luyện được gán nhãn yếu có tên là Robust Temporal Feature Magnitude learning (RTFM). Bên cạnh đó, một trong những thách thức của bài toán phát hiện bất thường khi áp dụng tại Việt Nam là việc thiếu dữ liệu. Vì thế, chúng tôi đã xây dựng UIT-Anomaly: một bộ dữ liệu mới chứa các video quay lại sự kiện bất thường trong thực tế, phần lớn được trích từ camera giám sát, phù hợp để phục vụ cho bài toán phát hiện bất thường tại Việt Nam.
Xin chân thành cảm ơn Phòng thí nghiệm Truyền thông Đa phương tiện (MMLab), Khoa Khoa học & Kỹ thuật thông tin và Nhóm nghiên cứu UIT-Together đã hỗ trợ, tạo điều kiện cho chúng tôi trong quá trình nghiên cứu.
Thông tin chi tiết: https://www.facebook.com/UIT.Fanpage/
Hải Băng - Cộng tác viên Truyền thông trường Đại học Công nghệ Thông tin
