Please use this identifier to cite or link to this item:
https://dspace.ctu.edu.vn/jspui/handle/123456789/20586
Full metadata record
DC Field | Value | Language |
---|---|---|
dc.contributor.advisor | Phạm, Nguyên Hoàng | - |
dc.contributor.author | Huỳnh, Thêm Lộc | - |
dc.date.accessioned | 2020-01-16T09:06:49Z | - |
dc.date.available | 2020-01-16T09:06:49Z | - |
dc.date.issued | 2019 | - |
dc.identifier.other | B1509930 | - |
dc.identifier.uri | http://dspace.ctu.edu.vn/jspui/handle/123456789/20586 | - |
dc.description | 31 tr | vi_VN |
dc.description.abstract | Nhờ vào sự tiến bộ của công nghệ và các nhu cầu ứng dụng trong những năm gần đây, những nghiên cứu về nhận dạng hoạt động người đã có sự phát triển mạnh mẽ. Công nghệ cảm biến, kỹ thuật xử lý dữ liệu và đặc biệt là các nguồn dữ liệu đang ngày càng đa dạng. Hơn nữa, hiện nay có rất nhiều ứng dụng thực tế cần các giải pháp dựa vào việc nhận dạng hoạt động. Ví dụ như các ứng dụng an ninh, ứng dụng hỗ trợ cuộc sống, ứng dụng tương tác với máy tính. Trong khuôn khổ đề tài luận văn em đã nghiên cứu và cài đặt hệ thống nhận dạng hoạt động dựa trên thông tin khung xương với dữ liệu đầu vào hình ảnh 2D từ video hoặc trực tiếp từ webcam. Hệ thống sẽ tiến hành phân tích và nhận diện một số hoạt động cơ bản như: lướt tay, bước đi, vẫy tay, v.v của nhiều người (tối đa 5 người). Đề tài sử dung thư viện OpenPose dùng để phát hiện 18 khớp xương của con người. Dùng các tọa độ khớp xương phát hiện được như dữ liệu thô để trích chọn đặc trưng sau đó sử dụng giải thuật KNN (K-nearest neighbors) để tiến hành phân tích dự đoán hoạt động của chủ thể trong video. Ứng dụng có được độ chính xác tương đối cao và có tiềm năng ứng dụng rộng rãi vào cuộc sống thực tế. | vi_VN |
dc.language.iso | vi | vi_VN |
dc.publisher | Trường Đại Học Cần Thơ | vi_VN |
dc.subject | KHOA HỌC MÁY TÍNH | vi_VN |
dc.title | NHẬN DẠNG HOẠT ĐỘNG CỦA CON NGƯỜI BẰNG OPENPOSE | vi_VN |
dc.type | Thesis | vi_VN |
Appears in Collections: | Trường Công nghệ Thông tin & Truyền thông |
Files in This Item:
File | Description | Size | Format | |
---|---|---|---|---|
_file_ Restricted Access | 1.28 MB | Adobe PDF | ||
Your IP: 18.119.116.77 |
Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.