TRƯỜNG ĐẠI HỌC SƯ PHẠM KỸ THUẬT TP. HỒ CHÍ MINH
KHOA CÔNG NGHỆ THÔNG TIN

Vũ Văn Phước (MSSV: 19133045)
Nguyễn Hoài Nam (MSSV: 19133037)

HỆ THỐNG PHÁT HIỆN BẠO LỰC (VIOLENCE
DETECTION SYSTEM)
KHÓA LUẬN TỐT NGHIỆP KỸ SƯ CNTT
GIÁO VIÊN HƯỚNG DẪN
TH.S QUÁCH ĐÌNH HOÀNG

Khoá 2019-2023
Tp. Hồ Chí Minh, ngày 24 tháng 6 năm 2023

ĐH SƯ PHẠM KỸ THUẬT
TP.HCM KHOA CNTT

XÃ HỘI CHỦ NGHĨA VIỆT NAM
Độc lập – Tự do – Hạnh Phúc

*******

*******

PHIẾU NHẬN XÉT CỦA GIÁO VIÊN HƯỚNG DẪN
Họ và tên Sinh viên 1: Vũ Văn Phước

MSSV: 19133045

Họ và tên Sinh viên 2: Nguyễn Hoài Nam

MSSV: 19133037

Ngành: Kỹ thuật dữ liệu
Tên đề tài: Hệ thống phát hiện bạo lực (violence detection system)
Họ và tên Giảng viên hướng dẫn: Th.S Quách Đình Hoàng
NHẬN XÉT
Về nội dung đề tài khối lượng thực hiện:
..................................................................................................................................................
..................................................................................................................................................
..................................................................................................................................................
1. Ưu điểm:
..................................................................................................................................................
.................................................................................................................................................
..................................................................................................................................................
..................................................................................................................................................
2. Khuyết điểm
..................................................................................................................................................
..................................................................................................................................................
..................................................................................................................................................
..................................................................................................................................................
3. Đề nghị cho bảo vệ hay không?
4. Đánh giá loại:
5
...

...
24, 2011.
W. Bao, J. Yue, and Y. Rao, A deep learning framework for financial time series using
stacked autoencoders and long-short term memory, PloS one, vol. 12, no. 7, p. e0180944,
2017.
P. Koehn, Neural machine translation, arXiv preprint arXiv:1709.07809, 2017.
J. Devlin, M.-W. Chang, K. Lee, and K. Toutanova, Bert: Pre-training of deep bidirectional
transformers for language understanding, arXiv preprint arXiv:1810.04805, 2018.
G. Shapira, T. Palino, R. Sivaram, and K. Petty, Kafka: the definitive guide. OReilly Media,
Inc., 2021.
J. Warren and N. Marz, Big Principles and best practices of scalable realtime data
systems. Simon and Schuster, 2015.

107

[25]
[26]
[27]

[28]

[29]
[30]
[31]
[32]
[33]

B. P. Harenslak and J. de Ruiter, Data Pipelines with Apache Airflow. Simon and Schuster,
2021.
D. Kunda and H. Phiri, A comparative study of nosql and relational database, Zambia ICT
Journal, vol. 1, no. 1, pp. 1-4, 2017.
J. Trujillo and S. Luján-Mora, A UML based approach for modeling ETL processes in data
warehouses, in Conceptual Modeling-ER 2003: 22nd International Conference on
Conceptual Modeling, Chicago, IL, USA, October 13-16, 2003. Proceedings 22, 2003:
Springer, pp. 307-320.
M. M. Soliman, M. H. Kamal, M. A. E.-M. Nashed, Y. M. Mostafa, B. S. Chawky, and D.
Khattab, Violence recognition from videos using deep learning techniques, in 2019 Ninth
International Conference on Intelligent Computing and Information Systems (ICICIS), 2019:
IEEE, pp. 80-85.
J. Lee and K.-i. Hwang, YOLO with adaptive frame control for real-time object detection
applications, Multimedia Tools and Applications, vol.s 81, no. 25, pp. 36375-36396, 2022.
K. He, X. Zhang, S. Ren, and J. Sun, Identity mappings in deep residual networks, in
Computer Vision–ECCV 2016: 14th European Conference, Amsterdam, The Netherlands,
October 11–14, 2016, Proceedings, Part IV 14, 2016: Springer, pp. 630-645.
A. R. Abdali, Data efficient video transformer for violence detection, in 2021 IEEE
International Conference on Communication, Networks and Satellite (COMNETSAT), 2021:
IEEE, pp. 195-199.
A. Vaswani et al., Attention is all you need, Advances in neural information processing
systems, vol. 30, 2017.
J. P. de Oliveira Lima and C. M. S. Figueiredo, A Temporal Fusion Approach for Video
Classification with Convolutional and LSTM Neural Networks Applied to Violence
Detection, Inteligencia Artificial, vol. 24, no. 67, pp. 40-50, 2021.

108