Kajian tentang pengecaman peristiwa yang berlaku secara tiba-tiba untuk sistem video
pengawasan dikenal pasti boleh menyumbang ke arah pengurangan kos pembangunan
teknologi sistem peranti pengesan bolehpakai dan juga ketidakselesaan pemakainya.
Adalah dijangkakan, populasi penduduk dunia akan bertambah pada masa akan datang
ekoran peningkatan jangka hayat manusia yang menyebabkan peningkatan bilangan
penduduk dunia berumur 60 tahun ke atas. Oleh itu, sistem penjagaan keselamatan
penghuni dalam rumah tak invasif yang boleh berfungsi untuk mengawas dan
mengesan sebarang kejadian kemalangan yang tidak diingini seperti rebah, pengsan
dan lain-lain akan menjadi penting dan berguna untuk warga tua khususnya untuk
mereka yang tinggal bersendirian. Perkembangan dalam sistem pengecaman peristiwa
yang berlaku secara tiba-tiba dijangkakan dapat menyediakan kemudahan kepada
warga tua yang tinggal bersendirian di samping berupaya menjaga keselamatan
mereka di rumah. Ini akan dapat mengurangkan kos perbelanjaan di pusat jagaan
warga tua. Justeru, objektif utama kajian adalah untuk membangunkan satu kaedah
mengesan gerakan dan mengecam peristiwa yang berlaku secara tiba-tiba dan
memerlukan tindakan serta perhatian segera. Perlaksanaan pembangunan kaedah
pengecaman kejadian melibatkan tiga langkah penting iaitu, pemprosesan awal,
penyarian fitur dan pengelasan. Pemprosesan awal menggunakan teknik penolakan
latar belakang (PLB) dan teknik pelicinan, (penuras kebarangkalian ruang, SPF dan
sokongan data kejiranan, NDS) untuk mengurangkan hingar imej bebayang objek.
Sifat gerakan telah dikenalpasti sebagai salah satu sifat yang penting dan relevan bagi
mengesan perubahan mendadak pada orientasi, arah dan penampilan objek dalam
sesebuah jujukan video. Terdapat tiga kaedah sarian fitur gerakan yang berasaskan
ruang-masa iaitu templat, aliran vektor gerakan (AVG) dan ilhaman biologi sistem
penglihatan manusia telah dilaksanakan. Seterusnya, keberkesanan fitur gerakan diuji
dengan menggunakan tiga pengelas sedia ada iaitu k-kejiranan terdekat (k-NN), mesin
vektor sokongan (SVM) dan rangkaian neural inspirasi biologi suap hadapan
(BFFNN-P). Potensi pengelas BFFNN-P untuk mengelas peristiwa jatuh berbanding
dengan aktiviti harian yang lain ditingkatkan melalui kaedah kawalan ralat berkadar
(P), kamiran (I) dan terbitan (D). Hasil kajian yang diperolehi menunjukkan teknik
SPF telah memberikan keputusan yang baik dalam mengurangkan hingar dan
melicinkan imej bebayang objek. Fitur gerakan GaussH yang berasaskan inspirasi
sistem penglihatan manusia telah memberikan keputusan yang lebih baik berbanding
templat dan AVG dengan menggunakan pengelas BFFNN-PD. Prestasi kejituan,
kepekaan dan kepekaan bagi fitur gerakan GaussH dengan pengelas BFFNN-PD
adalah 98.6%, 98.2% dan 99.5%. Kesimpulannya, penyelidikan ini telah berjaya
menghasilkan kaedah pengelasan melalui pendekatan inspirasi biologi yang mampu
mengesan peristiwa yang berlaku secara tiba-tiba
