I. Phân tích thành phần chính PCA và ứng dụng trong nhận dạng cử chỉ bàn tay
Đồ án tốt nghiệp "Ứng dụng kỹ thuật PCA trong nhận dạng cử chỉ bàn tay" tại Trường Đại học Công nghệ Thông tin và Truyền thông TP.HCM (HCMUTE) tập trung vào việc ứng dụng phân tích thành phần chính (PCA) trong xử lý ảnh và nhận dạng cử chỉ bàn tay. PCA, một kỹ thuật giảm chiều dữ liệu, được sử dụng để trích xuất các đặc trưng quan trọng từ hình ảnh bàn tay, giúp giảm độ phức tạp tính toán và nâng cao hiệu quả nhận dạng. Đồ án này đã nghiên cứu và áp dụng thuật toán PCA để trích xuất đặc trưng từ dữ liệu hình ảnh, sau đó kết hợp với các kỹ thuật khác như mạng nơ-ron để thực hiện phân loại cử chỉ. Việc ứng dụng PCA trong xử lý ảnh nói chung và nhận dạng cử chỉ bàn tay nói riêng là một hướng nghiên cứu đang được quan tâm, hứa hẹn nhiều ứng dụng thực tiễn.
1.1. Trích xuất đặc trưng bằng PCA
Một trong những phần cốt lõi của đồ án là việc ứng dụng PCA để trích xuất đặc trưng từ hình ảnh bàn tay. PCA hoạt động bằng cách tìm các thành phần chính (principal components) – các hướng có phương sai lớn nhất trong không gian dữ liệu. Các thành phần chính này đại diện cho các đặc trưng quan trọng nhất của dữ liệu, giúp giảm kích thước dữ liệu mà vẫn giữ lại phần lớn thông tin cần thiết. Trong đồ án, PCA được sử dụng để giảm số chiều của dữ liệu hình ảnh, từ đó tạo ra các vector đặc trưng có kích thước nhỏ hơn, thuận lợi cho quá trình phân loại cử chỉ tiếp theo. Quá trình này giúp giảm thiểu thời gian thực thi và nâng cao hiệu quả tính toán. Thuật toán PCA được cài đặt và kiểm thử bằng các công cụ như MATLAB hoặc Python (với thư viện Scikit-learn). Kết quả trích xuất đặc trưng được đánh giá dựa trên khả năng phân biệt các cử chỉ khác nhau.
1.2. Kết hợp PCA với mạng nơ ron trong nhận dạng cử chỉ
Sau khi trích xuất đặc trưng bằng PCA, đồ án sử dụng mạng nơ-ron để thực hiện phân loại cử chỉ. Mạng nơ-ron, đặc biệt là các mạng nơ-ron nhân tạo (ANN), có khả năng học tập và phân loại dữ liệu phức tạp. Trong đồ án, vector đặc trưng được trích xuất bằng PCA đóng vai trò là đầu vào cho mạng nơ-ron. Mạng nơ-ron sau khi được huấn luyện trên một tập dữ liệu lớn sẽ học được cách ánh xạ các vector đặc trưng vào các lớp cử chỉ tương ứng. Việc kết hợp PCA và mạng nơ-ron giúp cải thiện độ chính xác của hệ thống nhận dạng cử chỉ. Độ chính xác nhận dạng được đánh giá dựa trên các chỉ số như tỷ lệ nhận dạng đúng, tỷ lệ sai, và thời gian thực thi. Các thư viện xử lý ảnh như OpenCV và các framework học sâu như TensorFlow hoặc PyTorch có thể được sử dụng để hỗ trợ việc xây dựng và huấn luyện mạng nơ-ron.
1.3. Đánh giá hiệu quả và ứng dụng thực tiễn
Hiệu quả của việc ứng dụng PCA trong nhận dạng cử chỉ bàn tay được đánh giá dựa trên nhiều tiêu chí, bao gồm độ chính xác nhận dạng, hiệu quả tính toán, và thời gian thực thi. Các kết quả thực nghiệm được trình bày chi tiết trong đồ án. So sánh thuật toán với các phương pháp khác cũng được thực hiện để đánh giá ưu điểm và nhược điểm của việc sử dụng PCA. Đồ án cũng thảo luận về các ứng dụng thực tiễn của hệ thống nhận dạng cử chỉ bàn tay, bao gồm giao tiếp người-máy, điều khiển thiết bị, và các ứng dụng trong lĩnh vực y tế, giáo dục. Dữ liệu sinh trắc học đóng vai trò quan trọng trong việc đánh giá tính khả thi của hệ thống. Giải pháp nhận dạng cử chỉ dựa trên PCA góp phần thúc đẩy công nghệ nhận dạng cử chỉ phát triển, đem lại nhiều tiện ích cho cuộc sống.
