Tóm tắt Luận án Tiến sĩ Kỹ thuật máy tính "Nghiên cứu các kỹ thuật học sâu trong biểu diễn và nhận dạng hoạt động của người từ dữ liệu khung xương" trình bày các nội dung chính về: Biểu diễn hiệu quả hoạt động của người; Nâng cao hiệu quả nhận dạng hoạt động trên các tập dữ liệu khung xương có nhiều nhiễu; Đề xuất một mô hình rút gọn cho nhận dạng hoạt động. Mời các bạn cùng tham khảo! | BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA HÀ NỘI PHẠM ĐÌNH TÂN NGHIÊN CỨU CÁC KỸ THUẬT HỌC SÂU TRONG BIỂU DIỄN VÀ NHẬN DẠNG HOẠT ĐỘNG CỦA NGƯỜI TỪ DỮ LIỆU KHUNG XƯƠNG Ngành Kỹ thuật máy tính Mã số 9480106 TÓM TẮT LUẬN ÁN TIẾN SĨ KỸ THUẬT MÁY TÍNH Hà Nội 2022 Công trình này được hoàn thành tại Trường Đại học Bách Khoa Hà Nội Người hướng dẫn khoa học 1. . Vũ Hải 2. . Lê Thị Lan Phản biện 1 Phản biện 2 Phản biện 3 Luận án được bảo vệ trước Hội đồng đánh giá luận án tiến sĩ cấp Trường họp tại Trường Đại học Bách khoa Hà Nội Vào hồi giờ ngày tháng năm 2022 Có thể tìm hiểu luận án tại thư viện 1. Thư viện Tạ Quang Bửu - Trường ĐHBK Hà Nội 2. Thư viện Quốc gia Việt Nam GIỚI THIỆU Động lực nghiên cứu Nhận dạng hoạt động của người là bài toán xác định lớp hoạt động mà một người nào đó đang thực hiện dựa trên dữ liệu thu thập từ các thiết bị cảm biến. Các cảm biến được sử dụng có thể là các cảm biến đeo trên người hoặc các cảm biến tích hợp trên các thiết bị điện tử như cảm biến quán tính trên điện thoại thông minh các thiết bị camera như Microsoft Kinect hoặc các camera giám sát CCTV . Nhận dạng hoạt động khả năng ứng dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực khác nhau như trong tương tác giữa con người - máy tính các ứng dụng giám sát trò chơi chăm sóc người già từ xa các ứng dụng cho nhà văn phòng thành phố thông minh và rất nhiều ứng dụng giám sát khác. Tuy nhiên bài toán nhận dạng hoạt động là một bài toán có nhiều thách thức cần được nghiên cứu và phát triển. Giới thiệu bài toán Luận án tập trung vào đề xuất các kỹ thuật nhận dạng hoạt động sử dụng một nguồn dữ liệu là dữ liệu khung nghiên cứu này các chuỗi dữ liệu khung xương mô tả hoạt động đã được phân đoạn. Mỗi chuỗi dữ liệu khung xương tương ứng với một lớp hoạt động. Bài toán nhận dạng hoạt động thực hiện việc dự đoán nhãn hoạt động từ dữ liệu khung xương. Các thách thức Nhận dạng hoạt động của người là một chủ đề nghiên cứu có nhiều thách thức do sự đa dạng của các hoạt động sự khác nhau
