Mô Hình Nhận Dạng Tư Thế Võ Từ Ảnh Chiều Sâu

LỜI CAM ĐOAN

LỜI CẢM ƠN

1. CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN

1.1. Học máy, học sâu và ứng dụng

1.2. Hệ thống khôi phục hoạt động của người trong không gian 3-D và chấm điểm võ thuật

1.2.1. Hệ thống khôi phục hoạt động của người trong không gian 3-D

1.2.2. Hệ thống chấm điểm võ thuật

1.3. Ước lượng khung xương trên cơ thể người trong không gian 2-D

1.3.1. Ước lượng khung xương trên ảnh màu

1.3.2. Ước lượng khung xương trên ảnh độ sâu

1.3.3. Ước lượng tư thế dựa trên đối tượng và ngữ cảnh hoạt động

1.3.4. Ước lượng khung xương và tư thế người trong môi trường 3-D

1.3.4.1. Phục hồi tư thế 3-D của người từ một ảnh

1.3.4.2. Phục hồi tư thế 3-D của người

1.3.4.2.1. Phục hồi khung xương, tư thế người trong không gian 3-D từ một ảnh

1.3.4.2.2. Phục hồi khung xương, tư thế người trong không gian 3-D từ một chuỗi ảnh

1.3.5. Các bộ cơ sở dữ liệu cho việc đánh giá ước lượng khung xương trong không gian 3-D

1.3.5.1. Giới thiệu Kinect

1.3.5.2. Hiệu chỉnh dữ liệu thu từ cảm biến Kinect

1.6. Tổng kết chương

2. CHƯƠNG 2: ƯỚC LƯỢNG KHUNG XƯƠNG CỦA NGƯỜI TỪ DỮ LIỆU VÕ CỔ TRUYỀN TRONG KHÔNG GIAN 3-D

2.1. Ước lượng khung xương trong không gian 2-D

2.1.1. Các nghiên cứu liên quan

2.1.2. Sử dụng học sâu cho việc ước lượng các hành động trong bài võ cổ truyền trong không gian 2-D

2.1.2.1. Phương thức

2.1.2.2. Cơ sở dữ liệu các bài võ cổ truyền

2.1.2.3. Phương thức đánh giá

2.1.2.4. Xoay và dịch dữ liệu trong không gian 3-D

2.1.2.5. Kết quả ước lượng và nhận xét

2.2. Phục hồi khung xương, tư thế người trong không gian 3-D và bị che khuất

2.2.1. Các nghiên cứu liên quan

2.2.2. Phục hồi khung xương, tư thế người trong không gian 3-D

2.2.2.1. Nghiên cứu so sánh về khôi phục khung xương người trong không gian 3-D

2.2.2.2. Thí nghiệm và kết quả ước lượng khung xương 3-D

2.2.2.3. Ước lượng khung xương, tư thế người khi bị che khuất

2.3. Tổng kết chương

3. CHƯƠNG 3: NHẬN DẠNG VÀ CHẤM ĐIỂM ĐỘNG TÁC VÕ CỔ TRUYỀN VIỆT NAM

3.1. Nhận diện động tác tấn công

3.1.1. Xử lý dữ liệu

3.1.2. Trích xuất đặc trưng cơ thể người với camera Kinect

3.1.3. Nhận diện động tác tấn công bằng cây phân loại

3.1.4. Nhận diện động tác tấn công bằng mạng nơ ron

3.2. Các nghiên cứu liên quan

3.3. Cơ sở lý thuyết để nhận diện động tác tấn công và chấm điểm động tác võ

3.3.1. Mô hình chấm điểm động tác võ cổ truyền

3.3.1.1. Mô tả động tác người

3.3.1.2. Công thức chấm điểm

3.6. Tổng kết chương

KẾT LUẬN VÀ HƯỚNG PHÁT TRIỂN

DANH MỤC CÁC CÔNG TRÌNH ĐÃ CÔNG BỐ CỦA LUẬN ÁN

TÀI LIỆU THAM KHẢO

PHỤ LỤC

I. Nhận dạng tư thế từ ảnh chiều sâu Tổng quan và các phương pháp hiện có

Phần này tập trung vào nhận dạng tư thế và phân tích tư thế võ thuật từ ảnh chiều sâu. Học sâu, đặc biệt là mạng nơ-ron tích chập (CNN), đóng vai trò quan trọng trong việc trích xuất đặc trưng và ước lượng tư thế. Nhiều nghiên cứu đã ứng dụng CNN nhận dạng tư thế để giải quyết bài toán này. Các phương pháp này thường bao gồm các bước: xử lý ảnh chiều sâu, trích xuất đặc trưng, phân loại tư thế. OpenPose và MediaPipe là hai thư viện phổ biến được sử dụng. Các thuật toán nhận dạng ảnh khác cũng được tích hợp để cải thiện độ chính xác. Deep learning pose estimation và pose estimation from depth image là hai khía cạnh then chốt. Keypoint detection và skeleton estimation là các bước quan trọng trong quá trình xác định tư thế. Dữ liệu huấn luyện mô hình đóng vai trò quyết định đến hiệu quả. Việc thu thập dữ liệu chất lượng cao từ các cảm biến độ sâu như Kinect là rất cần thiết. Đánh giá hiệu quả mô hình thông qua các chỉ số như MPJPE giúp so sánh các phương pháp khác nhau.

1.1 Ước lượng khung xương 3D từ ảnh chiều sâu

Ước lượng khung xương là bước cơ bản trong nhận dạng tư thế. Từ ảnh chiều sâu, các phương pháp dựa trên mạng nơ-ron tích chập (CNN) được sử dụng để xác định vị trí các khớp xương (keypoints) trên cơ thể. 3D pose estimation là mục tiêu chính. Hệ thống khôi phục hoạt động của người trong không gian 3-D dựa trên thông tin chiều sâu giúp tái tạo tư thế 3D chính xác hơn so với chỉ sử dụng ảnh 2D. Việc sử dụng mạng học sâu cho phép xử lý ảnh phức tạp, bao gồm cả trường hợp bị che khuất. Các mô hình máy học như Convolutional Pose Machines (CPM) hay High-Resolution Network (HRNet) được áp dụng để cải thiện độ chính xác của việc phục hồi khung xương. TensorFlow và PyTorch là hai nền tảng phổ biến để triển khai các mô hình này. Mô hình máy học cần được tối ưu hóa để đạt hiệu quả cao nhất. Dữ liệu huấn luyện phải đa dạng và phong phú để mô hình có khả năng tổng quát tốt. Phân tích chuyển động cũng là một yếu tố quan trọng cần được xem xét.

1.2 Thách thức và giải pháp trong nhận dạng tư thế võ thuật

Nhận dạng tư thế võ thuật đặt ra nhiều thách thức. Tư thế võ thuật thường phức tạp, động tác nhanh và liên tục thay đổi. Ảnh chiều sâu có thể bị nhiễu hoặc thiếu thông tin do các vật cản. Nhận diện động tác tấn công đòi hỏi độ chính xác cao. Mô hình lightweight có thể được sử dụng để giảm chi phí tính toán, phù hợp với các ứng dụng thực tế. Phục hồi chênh lệch chức năng có thể được sử dụng để xử lý những trường hợp bị che khuất một phần. Việc sử dụng mạng nơ-ron tái diễn (RNN) hoặc LSTM có thể cải thiện khả năng xử lý chuỗi thời gian, giúp hiểu được sự chuyển đổi giữa các tư thế. Thuật toán nhúng và phân tích chuyển động đóng vai trò quan trọng. Action recognition là một lĩnh vực nghiên cứu liên quan chặt chẽ. Đánh giá hiệu quả mô hình cần được thực hiện trên các tập dữ liệu thực tế, đa dạng về tư thế và điều kiện.

II. Ứng dụng của mô hình nhận dạng tư thế võ thuật

Mô hình nhận dạng tư thế võ thuật có nhiều ứng dụng thực tiễn. Ứng dụng thể thao bao gồm huấn luyện, phân tích kỹ thuật và chấm điểm. Ứng dụng y tế để phục hồi chức năng, theo dõi bệnh nhân. Giám sát an ninh để phát hiện hành vi bất thường. Game và AR/VR tạo ra trải nghiệm tương tác thực tế. Phân tích chuyển động cho phép hiểu rõ hơn về động tác võ thuật. Mô hình nhận dạng tư thế võ thuật thời gian thực sẽ hỗ trợ quá trình huấn luyện hiệu quả hơn. Nhận dạng tư thế nhiều người mở rộng khả năng ứng dụng trong các tình huống phức tạp. Phục hồi chức năng giúp người dùng cải thiện kỹ thuật. Giảm sát an ninh đóng vai trò quan trọng trong việc đảm bảo an toàn. Việc tích hợp với các hệ thống khác như phần mềm chấm điểm sẽ làm tăng tính ứng dụng thực tiễn.

2.1 Ứng dụng trong huấn luyện và đào tạo võ thuật

Mô hình nhận dạng tư thế võ thuật có thể được tích hợp vào các phần mềm huấn luyện. Hệ thống cung cấp phản hồi tức thì về tư thế, giúp người tập điều chỉnh động tác. Phân tích chuyển động chi tiết cung cấp thông tin về các điểm mạnh, yếu của người tập. Việc chấm điểm tự động giúp tiết kiệm thời gian và công sức của huấn luyện viên. Mô hình nhận dạng tư thế thời gian thực là một giải pháp lý tưởng. Ứng dụng thể thao này giúp nâng cao hiệu quả luyện tập. Ứng dụng y tế trong việc phục hồi chức năng cũng là một hướng đi tiềm năng. Phần mềm chấm điểm có thể tích hợp trực tiếp vào hệ thống đào tạo. Sự kết hợp giữa công nghệ và võ thuật sẽ tạo ra một phương pháp huấn luyện hiện đại và hiệu quả hơn.

2.2 Khả năng mở rộng và phát triển trong tương lai

Nghiên cứu về nhận dạng tư thế võ thuật vẫn đang phát triển. Việc cải thiện độ chính xác của mô hình là mục tiêu hàng đầu. Dữ liệu huấn luyện chất lượng cao và đa dạng là cần thiết. Mô hình lightweight giúp ứng dụng trên các thiết bị có nguồn lực hạn chế. Nhận dạng tư thế nhiều người trong cùng một khung hình là một thách thức cần giải quyết. Tích hợp với các công nghệ khác như AR/VR sẽ mở ra nhiều khả năng mới. Bài toán thị giác máy tính liên quan đến nhận dạng hành động cần được nghiên cứu sâu hơn. Phát triển các thuật toán tối ưu giúp tăng tốc độ xử lý và giảm chi phí tính toán. Sự phát triển của công nghệ sẽ tạo điều kiện cho việc ứng dụng rộng rãi mô hình này trong nhiều lĩnh vực khác nhau.

Luận Án Tiến Sĩ: Mô Hình Nhận Dạng Tư Thế Võ Dựa Trên Ảnh Chiều Sâu