Nghiên cứu các kỹ thuật học sâu trong biểu diễn và nhận dạng hoạt động của người từ dữ liệu khung xương.
➤ Gửi thông báo lỗi ⚠️ Báo cáo tài liệu vi phạmNội dung chi tiết: Nghiên cứu các kỹ thuật học sâu trong biểu diễn và nhận dạng hoạt động của người từ dữ liệu khung xương.
Nghiên cứu các kỹ thuật học sâu trong biểu diễn và nhận dạng hoạt động của người từ dữ liệu khung xương.
MINISTRY OF EDUCATION AND TRAINING UNIVERSITY OF SCIENCE AND TECHNOLOGYPHAM DINH TANA STUDY ON DEEP LEARNING TECHNIQUES FOR HUMAN ACTION REPRESENTATIO Nghiên cứu các kỹ thuật học sâu trong biểu diễn và nhận dạng hoạt động của người từ dữ liệu khung xương. ON AND RECOGNITION WITH SKELETON DATAMajor: Computer EngineeringCode: 9480106ABSTRACT OF DOCTORAL DISSERTATIONCOMPUTER ENGINEERINGHanoi -2022This study is completed at:Hanoi University of Science and TechnologySupervisors:1.Assoc. Prof. Dr. Vu Hai2.Assoc. Prof. Dr. Le Thi LanReviewer 1:Reviewer 2:Re Nghiên cứu các kỹ thuật học sâu trong biểu diễn và nhận dạng hoạt động của người từ dữ liệu khung xương. viewer 3:This dissertation will be defended before approval committee at Hanoi University of Science and Technology:Time , date month year 2022This diNghiên cứu các kỹ thuật học sâu trong biểu diễn và nhận dạng hoạt động của người từ dữ liệu khung xương.
ssertation can be found at:1.Ta Quang Buu Library - Hanoi University of Science and—Technology-------------------------------------------2.Vietnam NatMINISTRY OF EDUCATION AND TRAINING UNIVERSITY OF SCIENCE AND TECHNOLOGYPHAM DINH TANA STUDY ON DEEP LEARNING TECHNIQUES FOR HUMAN ACTION REPRESENTATIO Nghiên cứu các kỹ thuật học sâu trong biểu diễn và nhận dạng hoạt động của người từ dữ liệu khung xương. echniques from the data collected by various devices. Ex- amples of devices include wearable sensors, electronic device sensors like smartphone inertial sensors, camera devices like Microsoft Kinect, and closed-circuit television (CCTV) cameras. Action recognition is vital for many applications such Nghiên cứu các kỹ thuật học sâu trong biểu diễn và nhận dạng hoạt động của người từ dữ liệu khung xương. as human-computer interaction, camera surveillance, gaming, remote care to the elderly, smart home/office/city, and various monitor- ing applicationsNghiên cứu các kỹ thuật học sâu trong biểu diễn và nhận dạng hoạt động của người từ dữ liệu khung xương.
.Problem formulationThis work focuses on skeleton-based action recognition. Assume that segmented skeleton sequences and corresponding action labels aMINISTRY OF EDUCATION AND TRAINING UNIVERSITY OF SCIENCE AND TECHNOLOGYPHAM DINH TANA STUDY ON DEEP LEARNING TECHNIQUES FOR HUMAN ACTION REPRESENTATIO Nghiên cứu các kỹ thuật học sâu trong biểu diễn và nhận dạng hoạt động của người từ dữ liệu khung xương. ChallengesThere are numerous difficulties to action recognition, which may arise due to diversity, intra-class variations, and inter-class similarity of human actions. Four major challenges are discussed, including (1) intra-class variations and inter-class similarity, (2) noise in skeleton data, (3 Nghiên cứu các kỹ thuật học sâu trong biểu diễn và nhận dạng hoạt động của người từ dữ liệu khung xương. ) occlusion caused by other body parts or other objects/persons, and (4) insufficient labeled data.ObjectivesThe objectives are as follows:•A compactNghiên cứu các kỹ thuật học sâu trong biểu diễn và nhận dạng hoạt động của người từ dữ liệu khung xương.
presentation of human actions: Joints in the skeleton model play different roles in each action. The first objective is to find action representationsMINISTRY OF EDUCATION AND TRAINING UNIVERSITY OF SCIENCE AND TECHNOLOGYPHAM DINH TANA STUDY ON DEEP LEARNING TECHNIQUES FOR HUMAN ACTION REPRESENTATIO Nghiên cứu các kỹ thuật học sâu trong biểu diễn và nhận dạng hoạt động của người từ dữ liệu khung xương. learning architecture that achieves high-performance action recognition on noisy skeleton data.•Proposing a lightweight model for action recognition: Computation capacity is limited on edge devices. A lightweight deep learning model for action recognition is required for application development. Con Nghiên cứu các kỹ thuật học sâu trong biểu diễn và nhận dạng hoạt động của người từ dữ liệu khung xương. structing an efficient, lightweight model for action recognition is the third objective of this dissertation.Context and constraints3MINISTRY OF EDUCATION AND TRAINING UNIVERSITY OF SCIENCE AND TECHNOLOGYPHAM DINH TANA STUDY ON DEEP LEARNING TECHNIQUES FOR HUMAN ACTION REPRESENTATIOMINISTRY OF EDUCATION AND TRAINING UNIVERSITY OF SCIENCE AND TECHNOLOGYPHAM DINH TANA STUDY ON DEEP LEARNING TECHNIQUES FOR HUMAN ACTION REPRESENTATIOGọi ngay
Chat zalo
Facebook