XÂY DỰNG MÔ HÌNH NHẬN DẠNG MỘT SỐ ĐIỆU MÚA DÂN GIAN CỦA ĐỒNG BÀO KHMER NAM BỘ Ở VIỆT NAM

Abstract

Trong thời kỳ toàn cầu hóa, việc bảo tồn các điệu múa dân gian Khmer trở nên cấp thiết hơn bao giờ hết. Sự kết hợp giữa công nghệ và văn hóa đã mang đến giải pháp đột phá, ứng dụng trí tuệ nhân tạo vào phân tích hình ảnh video. Điều này không chỉ hỗ trợ các nhà nghiên cứu mà còn mở ra hướng đi mới trong việc bảo tồn và phát huy di sản văn hóa dân tộc. Mô hình nhận dạng ứng dụng công nghệ máy học giúp lưu giữ giá trị văn hóa Khmer, đồng thời thúc đẩy nghiên cứu và quảng bá trên phạm vi rộng. Chính vì vậy, việc "Xây dựng mô hình nhận dạng một số điệu múa dân gian của đồng bào Khmer Nam Bộ ở Việt Nam" là một hướng đi cần thiết và phù hợp trong thời đại hiện nay. Việc xây dựng mô hình nhận dạng tự động là một giải pháp tối ưu. Bằng cách kết hợp công nghệ thị giác máy tính (Opencv, MediaPipe) và học sâu (MobileNet, InceptionV3, DenseNet121), chúng ta có thể phân tích chi tiết các động tác tay từ đó suy ra các được tên các điệu múa của dân tộc Khmer. Mô hình sử dụng tính năng cắt khung hình của thư viện Opencv kết hợp với công nghệ MediaPipe dựng khung xương của cơ thể người để có thể trích xuất và cắt được khung hình có chứa phần tay của người múa. Các kiến trúc mạng nơ-ron sâu như MobileNet, InceptionV3 và DenseNet121 được sử dụng để xây dựng hệ thống nhận dạng với độ chính xác cao, tận dụng sức mạnh của công nghệ học sâu trong việc phân loại và nhận dạng các động tác múa đặc trưng.