Chương 1: Tổng quan về các thiết bị nhận dạng hoạt động và ước lượng năng lượng calo tiêu thụ Trình bày về sự cân thiệt của việc nhận dang và ước lượng năng lượng calo tiêu thụ. Các giải pháp công nghệ, các cách tiêp cận đã được sử dụng trong các nghiên cứu trước đây, những hạn chế và mục tiêu nghiên cứu. Chương 2: Phương pháp tiếp cận Chương này giới thiệu cụ thé về các thiết bị đo, các phương pháp nhận dạng hoạt động và ước lượng năng lượng calo tiêu thụ. Nội dung cụ thé bao ` „` gôm: v Giới thiệu về Giày thông minh ishoes v Đồng hồ thông minh có ứng dụng đo nhịp tim SamSung Gear S2 v Phuong pháp nhận dang hoạt động của người + Phương pháp trích chọn đặc trưng + Các thuật toán phân loại v Phương pháp ước lượng lượng calo tiêu thụ của người + Thuật toán v Hệ thống nhận dạng hoạt động của người trong thời gian thực Chương 3: Thử nghiệm và đánh giá Trình bày cụ thé về quá trình thu thập dữ liệu từ hệ thống, quá trình thực hiện các thực nghiệm cụ thể, các bước thực nghiệm và kết quả đạt được.
Từ đó đưa ra các phân tích, nhận xét. CHUONG I: TONG QUAN Chương nay trình bay về bài toán nhận dang hoạt động của người va ước lượng năng lượng tiêu thụ; các nghiên cứu trước đây, phạm vi nghiên cứu và một số giả định. Nhận dạng hoạt động của người Nhận dạng hoạt động của người là quá trình giám sát và phân tích hành vi người dung và trạng thái môi trường xung quanh nhằm suy diễn hoặc nhận dạng các hoạt động mà con người đangthực hiện. Nhận dạng hoạt động người không những là chủ đề nghiên cứu quan trọng trong tính toán nhận biết ngữ cảnh (context-aware computing) mà còn là chủ đề cho rất nhiều lĩnh vực khác như tính toán khắp nơi (pervasive computing), tương tác người — máy (human computer interaction) hay tính toán di động (mobile computing).
Một trong những mục tiêu của nhận dạng hoạt động là cung cấp thông tin về hành vi của người dung từ đó cho phép hệ thống tính toán chủ động hỗ trợ người dùng trong công việc. Hiện nay có rất nhiều ứng dụng thông minh từ việc nhận dạng hoạt động của người. Ví dụ như, nhận dạng có người di qua đèn điện sẽ tu bat, WC tự động trong các nhà hàng, văn phòng, hay ta đang ngồi ở cơ quan làm việc nhưng vẫn nhận dạng được các hoạt động của những người thân trong gia đình mình.Bằng cách gan hệ thống cảm biến vào ngôi nhà.Chúng ta có thé tìm thấy những nghiên cứu ứng dụng như vậy trong “Human Activity Recogination for Personalized Services” cua | nhóm nghiên cứu bên Nhat. Ngoài ra, nhận dạng hoạt động còn được ứng dụng rat nhiều trong y tế, có thé kế đến như việc giúp tính toán ước lượng calo của người sử dụng, giúp người đó có thé quản lý được lượng calo cần tiêu thụ của bản thân giúp đưa ra các gợi ý cần thiết, nhất là ở những người bị bệnh béo phì.
Một ứng dụng thứ 2 liên quan đến lĩnh vực y tế là giúp các bác sĩ có thể quản lý được các hoạt động của bệnh nhân khi họ hoạt động ở nhà, có đúng như yêu cầu không. Có thé kế đến nghiên cứu của Pollack và cộng sự nhằm theo dõi hoạt động của người bị chấn thương sọ não khi họ trong giai đoạn phục hồi chức năng ở nhà. Ước lượng năng lượng calo tiêu thụ Trước tiên, chúng ta cần biết Calorie là đơn vị dung dé đo một vật chat hap thụ hay tỏa ra. Theo định nghĩa truyền thống, 1 Calorie bằng nhiệt lượng cần cung cấp cho 1 gram nước dé tăng nhiệt độ thêm 1°C.
Calorie được sử dung để đo năng lượng mà thức ăn cung cấp cho cơ thể, về mặt định lượng, đơn vị được sử dụng là Kilo Calorie (kCal), tuy vậy trong thực tế người ta thường chỉ gọi đơn giản là Calo. Ví dụ nói một ô bánh mì chứa 236 calo có nghĩa là nó cung cấp 150 KCal năng lượng cho các hoạt động của cơ thé. Theo các nghiên cứu thì tỷ lệ béo phì ngày cảng tăng cao do môi trường cung cấp nhiều loại thực phẩm có lượng calo cao cũng như tình trạng lười vận động. Bộ Y tế cho biết, ước tính năm 2014 toàn thế giới có khoảng 1,9 tỷ người trưởng thành bị thừa cân, tương đương với 39% dân số, trong đó có khoảng 600 triệu người bị béo phì.
Như vậy, số người thừa cân, béo phì hiện nay đã tăng gấp hơn 2 lần so với năm 1980. Theo tổ chức Y tế thế giới (WHO) chi phí cho quản ly và điều trị thừa cân, béo phì có thé lên đến 2% đến 7% tông chi phí cho chăm sóc Y tế của các nước phát triển. Ở Việt Nam tỷ lệ người trưởng thành bị thừa cân, béo phì chiếm khoảng 25% dân số. Trong xã hội hiện đại, tình trạng thừa cân, béo phì ở người trưởng thành đang có xu hướng ngày càng phô biến và trở thành một trong những thách thức lớn đối với chương trình chăm sóc sức khỏe ở mọi quốc gia.
Nguyên nhân căn bản của thừa cân, béo phì là do tình trạng mat cân bằng về năng lượng giữa lượng calo đưa vào cơ thé và lượng calo tiêu thu. Các nha dịch té học nhận định rang xu hướng gia tăng tỷ lệ thừa cân, béo phì trong cộng động hiện nay chủ yếu là do có quá nhiều thực phẩm giàu năng lượng, có hàm lượng chất béo cao cùng với lối sống ít hoạt động thé lực, lười vận động. Có nghĩa là lượng calo hấp thụ vào nhiều hơn lượng calo tiêu hao và chuyên hóa thành dự trữ dạng mỡ. Ước lượng năng lượng tiêu thụ giúp chúng ta tính toán được lượng calo tiêu thụ hàng ngày để có thể chủ động trong việc cân băng năng lượng, kiểm soát chế độ ăn uống hợp lý, chủ động trong việc cân băng năng lượng, ngăn ngừa các bệnh lý như khớp, tim mạch,.những bệnh ma người béo phì thường mắc phải.
Trước đây, từ năm 1980 các lĩnh vực nghiên cứu về nhận dạng hoạt động và năng lượng calo tiêu thụ của người đã chiếm được sự chú ý của nhiều nhà khoa học. Một số nghiên cứu trước đây 1. Nghiên cứu về nhận dạng hoạt động của người Nghiên cứu về nhận dạng hoạt động của người đã được các nhà nghiên cứu chú ý đến từ những năm 1980 khi mà các công nghệ chưa được phát triển. Có nhiều cách dé tiếp cận giải quyết bài toán nhận dạng hoạt động bao gồm: nhận dạng hoạt động dựa trên thị giác máy tính, dựa trên các cảm biến gắn trong môi trường xung quanh và nhận dạng hoạt động dựa trên cảm biến và các thiết bị hỗ trợ mang theo người.
Sau đây tôi sẽ giới thiệu một số các nghiên cứu đã được thực hiện: Nghiên cứu của trung tâm nghiên cứu dai học Rutgers[1] Nghiên cứu của Nishkam Ravi, Nikhil Dandekar, Preetham Mysore và Michael L.Littman thuộc trung tâm nghiên cứu đại hoc Rutgers. Nghiên cứu sử dụng cảm biến 3 trục duy nhất gắn ở gần xương chậu.Nghiên cứu sử dụng 1 cảm biến 3 trục CDXL04M3 được tạo bởi Crossbow Technologies. Chính vì thế, làm cho khả năng tăng tốc của cảm biến lên tới 4G với dung sai trong khoảng 2%. Cảm biến được tích hợp trong một Hoarder Board với tần số lấy mẫu là 50Hz.
Dữ liệu cảm biến được truyền đến một IPAQ HP qua đường truyền không dây Bluetooth. Sau khi thu thập được dữ liệu, hệ thong sé tinh toan cac dac trung nhu Mean, Standard Deviation, Energy, Correlation.Nghiên cứu nhận dang 8 hoạt động khác nhau: Standing, Walking, Running, Climbing up stairs, Climbing down stairs, Sit-ups, Vacuuming, Brushing teeth. Accelerometer Bluetooth _A) Hoarder Board Bluetooth Enabled iPAQ Hinh 3.1: Hé thong thu nhận dữ liệu cua trung tâm nghiên cứu dai hoc Rutgers[1] Nghiên cứu cua nhóm tác gia Andreas Bulling, Ulf Blanke, Bernt Schiele[2] Một nghiên cứu nôi bật với việc nhận dạng các hoạt động phần trên cơ thể.Đó là nghiên cứu của Andreas Bulling, Ulf Blanke, Bernt Schiele.Bai báo mang tên “A Tutorial on Human Activity Recognition Using Body-worn Inertial Sensors”. Nghiên cứu sử dung cảm biến gia tốc và cảm biến con quay hồi chuyển được gắn vào cánh tay với ba vi trí khác nhau.
Sau khi thu được dữ liệu từ cảm biến, hệ thống tính toán các đặc trưng như mean và variance. Sau đó sử dụng các thuật toán phân loại như: K-NN, Discriminative Analysis (DA), Naive Bayes (NB), Support Vector Machine (SVM), Hidden Markov Models (HMM). Activities opening a window closing a window watering a plant turning book pages drinking from a bottle cutting with a knife chopping with a knife stirring in a bowl forehand backhand and smash Hình 3.2:Vi trí của cam bién gia tốc trong nghiên cứu của Andreas Bulling [2] Nghiên cứu của nhóm tác giả Pierluigi Casale, Oriol Pujol, and Petia Radeva{[3] Nghiên cứu cua Pierluigi Casale, Oriol Pujol, and Petia Radeva sử dụng thuật toán Random Forest dé nhận dang 5 hoạt động sử dụng 1 hệ thống dựa trên Beagleboard, một low-price board xây dựng trên hệ thống TI OMAP như hình dưới và đạt độ chính xác leend đến 94%.3: Hệ thong TI OMAP [3] Nghiên cứu cua Emmanuel Munguia Tapia và cộng sự [5] Đặc biệt, nghiên cứu cua Emmanuel Munguia Tapia, nghiên cứu viên của viện công nghệ Massachusetts (MIT) là một trong những nghiên cứu nổi bật mà em tìm được trong lĩnh vực nhận dạng hoạt động. Đó là một nghiên cứu tông thể về nhận dạng hoạt động và ước lượng năng lượng calo tiêu thụ.Nghiên cứu sử dụng rất nhiều thiết bị cũng như các đánh giá khác nhau đối với từng bước, từng đặc tính trong nhận dạng hoạt động.
Nghiên cứu sử dụng một nền tảng cảm biến không dây gọi là cảm biến môi trường MIT (MITes) và một số cảm biến sẵn có như MTI Actigraph, máy đếm bước chân HJ-112, băng deo tay bodybugg, đo nhiệt lượng gián tiếp Cosmed K4b2. Từ dit liệu thu được từ các thiết bị trên, nghiên cứu sẽ đưa ra những hướng nhận dạng khác nhau. Từ dữ liệu thu được từ cảm biến, nghiên cứu sẽ tính toán tập các đặc trưng như Mean, Standard Deviation, Energy, Correlation,.Sau đó, sẽ thực hiện thực nghiệm và so sánh kết qua dé xem đặc trưng nao cho kết quả phù hợp nhất.Đặc biệt, nó còn đề cập đến vấn đề chạy thời gian thực cho việc nhận dạng.4:Các thiết bị trong nghiên cứu của Emmanuel Munguia Tapia [5] e. Nghiên cứu của Dean M.
Karantonis[6] Một nghiên cứu nồi bật trong việc nhận dạng hoạt động theo thời gian thực là nghiên cứu của Dean M. Karantoms, sinh viên của IEEE, Michael R. Narayanan, Merryn Mathie, Nigel H. Lovell, thành viên cấp cao của IEEE, and Branko G.
Celler, thành viên của IEEE.