Đề tài đã đề xuất hệ thống nhận dạng hành động con người trong đoạn video quay bằng một camera, dựa vào việc ước lượng mô hình cơ thể 3D, biến đổi sang thuộc tính quan hệ hình học 3D (GRF) và mô hình Markov ẩn (HMM). Kết quả thực nghiệm cho thấy tỷ lệ nhận dạng thành công của hệ thống đề xuất cao (trên 90%). Sản phẩm khoa học của đề tài là 3 bài báo đăng trong kỷ yếu các Hội nghị quốc tế IEEE-RIVF2012, IEEE-ATC2012 và FCV2012; và 1 bài báo trên tạp chí Khoa học và Công nghệ Đại học Đà Nẵng. Ngoài ra, một phần kết quả đề tài đã được sử dụng cho một chuyên đề tiến sĩ ngành khoa học máy tính tại Đại học Đà Nẵng.

- Bài báo: “Effects of HMM parameters on view-invariant human action recognition system,” Journal of Science and Technology, University of Da nang, vol. 8[57], pp. 246-252, 2012.

- Bài báo: “Quasi-periodic action recognition from monocular videos via 3D human models and cyclic HMMs,” 2012 IEEE-ATC International Conference on Advanced Technologies for Communications, Hanoi, Vietnam, Oct. 2012.

- Bài báo: “An effective 3D geometric relational feature descriptor for human action recognition,” 2012 IEEE-RIVF International Conference on Computing and Communication Technologies, Ho Chi Minh city, Vietnam, pp. 270-275, Feb. 2012.

- Bài báo: “Human action recognition based on 3D body modeling from monocular videos,” 18^th Korea-Japan Joint Workshop on Frontiers of Computer Vision, Kawasaki, Japan, pp. 6-13, Feb. 2012.

 - 01 chuyên đề tiến sĩ, bảo vệ tháng 07/2012.

Hệ thống đề xuất có thể được tiếp tục nghiên cứu để ứng dụng thực tế cho hệ thống giám sát an ninh nhằm phát hiện hành vi nghi ngờ hoặc là hệ thống giám sát chăm sóc sức khỏe nhằm phát hiện hành vi bất thường của bệnh nhân như té ngã, đột quỵ.