Thông tin chung
  English
  Đề tài NC khoa học
  Bài báo, báo cáo khoa học
  Hướng dẫn Sau đại học
  Sách và giáo trình
  Các học phần và môn giảng dạy
  Giải thưởng khoa học, Phát minh, sáng chế
  Khen thưởng
  Thông tin khác
  Tài liệu tham khảo
  Hiệu chỉnh
 
Số người truy cập: 107,078,848

 MÔ HÌNH TRỌNG SỐ KẾT HỢP CÁC PHƯƠNG PHÁP TRÍCH CHỌN ĐẶC TÍNH TRONG NHẬN DẠNG HÀNH ĐỘNG NGƯỜI
Tác giả hoặc Nhóm tác giả: Nguyễn Năng Hùng Vân, Phạm Minh Tuấn, Ung Nho Dãi Khoa Công nghệ Thông tin, Trường Đại học Bách khoa, Đại học Đà Nẵng
Nơi đăng: Hội nghị Quốc gia về Công nghệ thông tin và truyền thông; Số: 1;Từ->đến trang: 225;Năm: 2015
Lĩnh vực: Công nghệ thông tin; Loại: Bài báo khoa học; Thể loại: Trong nước
TÓM TẮT
Nhận dạng hành động người (tiếng Anh: Human Activity Recognition - HAR) là một lĩnh vực nghiên cứu quan trọng về thị giác máy tính. Khó khăn lớn nhất đối với hệ thống HAR là dữ liệu từ camera thông dụng là chỉ quay được ở một hướng, dẫn đến sự thiếu hụt dữ liệu và dẫn đến kết quả nhận dạng thấp. Bài báo này, tập trung vào nghiên cứu và xây dựng mô hình mới về nhận dạng hành động người, trong đó trọng tâm là phương pháp trích chọn đặc tính PCA, LDA nhằm giảm số chiều và độ lớn của dữ liệu, góp phần nâng cao độ chính xác khi nhận dạng. Trước tiên, từ dữ liệu chuyển động 3D, chúng tôi tiến hành tiền xử lý và trích chọn đặc tính của các đối tượng. Tiếp đến, xây dựng các mô hình nhận dạng ứng với mỗi phương pháp trích chọn đặc tính, sử dụng mô hình SVM để huấn luyện. Cuối cùng, sử dụng phương pháp trọng số để kết hợp kết quả của các mô hình nhận dạng và đưa ra kết quả cuối cùng. Bài báo tiến hành thực nghiệm trên dữ liệu CMU Mocap và cho thấy tỷ lệ nhận dạng của phương pháp đề xuất cao hơn so với những phương pháp trước đây.
ABSTRACT
© Đại học Đà Nẵng
 
 
Địa chỉ: 41 Lê Duẩn Thành phố Đà Nẵng
Điện thoại: (84) 0236 3822 041 ; Email: dhdn@ac.udn.vn