ỨNG DỤNG CÁC MÔ HÌNH MÁY HỌC ĐỂ NHẬN DẠNG TƯ THẾ YOGA TRÊN DỮ LIỆU KHUNG XƯƠNG

Abstract

Giữa thời đại phát triển nhanh chóng mọi người sẽ không tránh khỏi các vấn đề stress, trầm cảm, áp lực, hay khó ngủ do suy nghĩ quá nhiều diễn ra thường xuyên. Để khắc phục các vấn đề trên, yoga sẽ là một giải pháp tốt giúp điều chỉnh suy nghĩ, hòa quyện cơ thể và tâm hồn từ đó giúp chúng ta thư giãn, tinh thần được thả lỏng, những suy nghĩ tích cực được giữ lại, những luồng khí tiêu cực và xấu xa sẽ được đẩy ra xa, thế giới quan ngày càng trở nên tốt đẹp hơn. Việc tập luyện yoga không đúng cách sẽ đem đến cho người tập nhiều chấn thương không mong muốn. Do đó, đề tài “Ứng dụng các mô hình máy học để nhận dạng tư thế yoga trên dữ liệu khung xương” được đề xuất để tìm ra giải pháp để nhận dạng các tư thế yoga tạo tiền đề cho việc nghiên cứu một huấn luyện viên ảo thông minh hỗ trợ việc tập luyện tại nhà cho người sử dụng, cụ thể đề tài ứng dụng các mô hình FNN1D và Conv1D vào đề tài cho tác vụ phân lớp, từ dữ liệu ảnh đầu vào chuyển đổi thành dữ liệu khung xương thông qua MoveNet, sau đó dùng các mô hình phân lớp để huấn luyện nhận dạng và phân loại các tư thế yoga. Các mô hình được huấn luyện và đánh giá trên tập dữ liệu bao gồm 3.939 hình ảnh 10 tư thế yoga. Kết quả thực nghiệm cho thấy, những giải thuật được đề xuất hoàn toàn phù hợp cho nhiệm vụ phân lớp khi đạt được kết quả tốt trên các độ đo khác nhau như Precision, Recall, F1-score, và Accuracy. Sau khi các mô hình đã được huấn luyện, chúng được tích hợp vào hệ thống xây dựng trên nền tảng Website, với những công cụ và ngôn ngữ hỗ trợ như: HTML, CSS, Javascript cho việc xây dựng giao diện web, Python, Flask Framework để tạo API, SQLAlchemy để quản lý cơ sở dữ liệu SQLite.