Luận Văn Thạc Sĩ Về Nhận Dạng Hành Động Người Dùng Sử Dụng Mạng Nơron Tích Chập

• Tác giả: Nguyễn Thành Tâm
• Người hướng dẫn: T.S Lê Mỹ Hà
• Đề tài: Nhận Dạng Hành Động Người Dùng Bằng Mạng Nơron Tích Chập
• Loại tài liệu: graduation project

• LỜI CẢM ƠN
• ABSTRACT
• TÓM TẮT
• DANH SÁCH CÁC CHỮ VIẾT TẮT
• DANH MỤC HÌNH
• DANH MỤC BẢNG
• MỤC LỤC
• 1. CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN
• 1.1. Tổng Quan Về Lĩnh Vực Nghiên Cứu
• 1.2. Mục Đích Của Đề Tài
• 1.3. Nhiệm Vụ Và Giới Hạn Của Đề Tài
• 1.4. Phương Pháp Nghiên Cứu
• 1.5. Tóm Tắt Nội Dung Chính Của Đề Tài
• 2. CHƯƠNG 2: CƠ SỞ LÝ THUYẾT
• 2.1. Mạng Nơ-ron nhân tạo (ANN - Artificial Neural Network)
• 2.1.1. Giới thiệu về mạng Nơ-ron (mạng thần kinh)
• 2.1.2. Các phương pháp huấn luyện mạng Nơ-ron nhân tạo
• 2.2. Mạng nơron tích chập (Convolutional Neural Networks - CNN)
• 2.2.1. Kiến trúc mạng Nơ-ron tích chập
• 2.2.2. Lớp biến đổi tuyến tính (Rectified Linear Unit)
• 3. CHƯƠNG 3: XÂY DỰNG BỘ PHÂN LOẠI HÀNH ĐỘNG NGƯỜI SỬ DỤNG MẠNG NƠ-RON TÍCH CHẬP
• 3.1. Bài toán phân loại sử dụng Machine learning và Deep learning
• 3.2. Kiến trúc mạng CNN 10 lớp sử dụng trong nhận dạng hành động người
• 3.2.1. Dữ liệu huấn luyện
• 3.2.2. Thiết lập cấu hình phần cứng
• 3.2.3. Mô hình huấn luyện
• 3.2.4. Quá trình huấn luyện
• 3.2.6. Giao diện chương trình
• 4. CHƯƠNG 4: KẾT LUẬN VÀ HƯỚNG PHÁT TRIỂN
• 4.1. Hạn chế của đề tài
• 4.2. Những hạn chế và hướng phát triển của đề tài
• TÀI LIỆU THAM KHẢO

I. Tổng Quan Về Nhận Dạng Hành Động Người Dùng Bằng Mạng Nơron Tích Chập

Nhận dạng hành động người dùng là một lĩnh vực quan trọng trong nghiên cứu trí tuệ nhân tạo, đặc biệt là trong các ứng dụng như giám sát video, phân tích hành vi và thương mại điện tử. Mạng nơron tích chập (CNN) đã trở thành một công cụ mạnh mẽ trong việc nhận diện và phân loại hành động của con người từ hình ảnh và video. Bài viết này sẽ cung cấp cái nhìn tổng quan về cách mà CNN hoạt động và ứng dụng của nó trong nhận dạng hành động.

1.1. Khái Niệm Cơ Bản Về Mạng Nơron Tích Chập

Mạng nơron tích chập (CNN) là một loại mạng nơron được thiết kế đặc biệt để xử lý dữ liệu có cấu trúc dạng lưới, như hình ảnh. CNN sử dụng các lớp tích chập để trích xuất đặc trưng từ hình ảnh, giúp cải thiện độ chính xác trong nhận dạng hành động.

1.2. Tầm Quan Trọng Của Nhận Dạng Hành Động

Nhận dạng hành động không chỉ giúp cải thiện trải nghiệm người dùng trong các ứng dụng thương mại mà còn đóng vai trò quan trọng trong an ninh và giám sát. Việc phát hiện hành động có thể giúp nhận diện các tình huống bất thường và cảnh báo kịp thời.

II. Vấn Đề Và Thách Thức Trong Nhận Dạng Hành Động

Mặc dù công nghệ nhận dạng hành động đã phát triển mạnh mẽ, nhưng vẫn còn nhiều thách thức cần phải vượt qua. Các vấn đề như độ chính xác, tốc độ xử lý và khả năng nhận diện trong các điều kiện khác nhau vẫn là những thách thức lớn.

2.1. Độ Chính Xác Trong Nhận Dạng

Độ chính xác của mô hình nhận dạng hành động phụ thuộc vào chất lượng dữ liệu huấn luyện và cấu trúc của mạng nơron. Việc sử dụng dữ liệu không đầy đủ hoặc không chính xác có thể dẫn đến kết quả sai lệch.

2.2. Tốc Độ Xử Lý Dữ Liệu

Tốc độ xử lý là một yếu tố quan trọng trong các ứng dụng thời gian thực. Các mô hình CNN thường yêu cầu nhiều tài nguyên tính toán, điều này có thể gây khó khăn trong việc triển khai trên các thiết bị di động hoặc nhúng.

III. Phương Pháp Nhận Dạng Hành Động Bằng Mạng Nơron Tích Chập

Để nhận dạng hành động, các mô hình CNN thường được sử dụng với các phương pháp học sâu. Các bước chính trong quy trình này bao gồm thu thập dữ liệu, tiền xử lý, huấn luyện mô hình và đánh giá kết quả.

3.1. Quy Trình Huấn Luyện Mô Hình CNN

Quy trình huấn luyện mô hình CNN bao gồm việc thu thập dữ liệu hình ảnh, gán nhãn cho các hành động và sử dụng các thuật toán học sâu để tối ưu hóa trọng số của mạng. Việc này giúp mô hình học được các đặc trưng quan trọng từ dữ liệu.

3.2. Các Kỹ Thuật Tiền Xử Lý Dữ Liệu

Tiền xử lý dữ liệu là bước quan trọng để cải thiện hiệu suất của mô hình. Các kỹ thuật như chuẩn hóa, tăng cường dữ liệu và giảm nhiễu có thể giúp cải thiện độ chính xác của mô hình nhận dạng hành động.

IV. Ứng Dụng Thực Tiễn Của Nhận Dạng Hành Động

Nhận dạng hành động bằng mạng nơron tích chập đã được áp dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực, từ giám sát an ninh đến phân tích hành vi người tiêu dùng. Các ứng dụng này không chỉ giúp cải thiện hiệu quả công việc mà còn nâng cao trải nghiệm người dùng.

4.1. Ứng Dụng Trong Giám Sát An Ninh

Trong lĩnh vực giám sát, nhận dạng hành động giúp phát hiện các hành vi đáng ngờ và cảnh báo kịp thời. Các hệ thống giám sát hiện đại sử dụng CNN để phân tích video và nhận diện các hành động như xô xát, trộm cắp.

4.2. Ứng Dụng Trong Thương Mại Điện Tử

Trong thương mại điện tử, nhận dạng hành động giúp phân tích hành vi người tiêu dùng, từ đó tối ưu hóa trải nghiệm mua sắm. Các mô hình CNN có thể nhận diện các hành động như nhấp chuột, cuộn trang và tương tác với sản phẩm.

V. Kết Luận Và Tương Lai Của Nhận Dạng Hành Động

Nhận dạng hành động bằng mạng nơron tích chập đang trên đà phát triển mạnh mẽ. Tương lai của công nghệ này hứa hẹn sẽ mang lại nhiều ứng dụng mới và cải tiến trong các lĩnh vực khác nhau. Việc nghiên cứu và phát triển các mô hình CNN hiệu quả hơn sẽ là chìa khóa để giải quyết các thách thức hiện tại.

5.1. Hướng Phát Triển Trong Nghiên Cứu

Nghiên cứu trong lĩnh vực nhận dạng hành động sẽ tiếp tục tập trung vào việc cải thiện độ chính xác và tốc độ xử lý của các mô hình CNN. Các phương pháp mới như học sâu không giám sát và học tăng cường có thể mở ra những hướng đi mới.

5.2. Tương Lai Của Công Nghệ Nhận Dạng Hành Động

Công nghệ nhận dạng hành động sẽ ngày càng trở nên phổ biến trong các ứng dụng thực tế. Sự phát triển của trí tuệ nhân tạo và học sâu sẽ giúp nâng cao khả năng nhận diện và phân tích hành động của con người trong nhiều lĩnh vực khác nhau.