luận văn thạc sĩ nghiên cứu nhận dạng một số trạng thái khung xương và ứng dụng

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC QUY NHƠN NGUYỄN ANH TÚ NGHIÊN CỨU NHẬN DẠNG MỘT SỐ TRẠNG THÁI KHUNG XƯƠNG VÀ ỨNG DỤNG Chuyên ngành: Khoa học máy tính Mã số: 8480101 Người hướng dẫn: TS Lê Thị Kim Nga download by : skknchat@gmail.com LỜI CAM ĐOAN Tôi xin cam đoan nội dung luận văn với đề tài “Nghiên cứu nhận dạng số trạng thái khung xương ứng dụng” thân thực giúp đỡ, hướng dẫn trực tiếp TS Lê Thị Kim Ngatrường Đại học Quy Nhơn Các số liệu, kết thực nghiệm trình bày luận văn hồn tồn trung thực dựa khảo sát chưa công bố cơng trình nghiên cứu khác Trong luận văn có sử dụng số thư viện chuẩn thuật tốn tác giả xuất cơng khai miễn phí mạng Internet Những tư liệu tham khảo sử dụng luận văn có nguồn gốc trích dẫn rõ ràng, đầy đủ Bình Định, ngày tháng 07 năm 2019 Học viên Nguyễn Anh Tú download by : skknchat@gmail.com LỜI CẢM ƠN Trong trình nghiên cứu luận văn gặp nhiều khó khăn ln nhận quan tâm giúp đỡ quý thầy cô, bạn bè người thân Và nguồn động lực giúp hoàn thành đề tài Xin gửi lời cảm ơn chân thành lòng biết ơn sâu sắc đến quý Thầy (Cô) người nuôi dưỡng chắp cánh ước mơ cho thân đến với đường nghiên cứu khoa học đầy đam mê, đặc biệt TS Lê Thị Kim Nga - Trường Đại học Quy Nhơn Với tri thức tâm huyết mình, bảo tận tình chu thân hồn thành tốt cơng việc Và xin cảm ơn cán nhân viên phòng Đào tạo Sau đại học, Trường Đại học Quy Nhơn tạo điều kiện tốt cho tơi suốt q trình học tập trường Cuối cùng, cho gửi lời biết ơn vơ hạn đến gia đình, đến bạn bè tất người thân yêu bên cạnh động viên thân suốt thời gian học tập nghiên cứu Kính chúc q Thầy (Cơ), anh chị em lớp cao học ngành Khoa học Máy tính khóa 20 sức khỏe, hạnh phúc thành đạt Xin chân thành cảm ơn! Bình Định, ngày tháng Học viên Nguyễn Anh Tú download by : skknchat@gmail.com năm 2019 MỤC LỤC LỜI CAM ĐOAN LỜI CẢM ƠN DANH MỤC CÁC TỪ VIẾT TẮT DANH MỤC CÁC HÌNH DANH MỤC CÁC BẢNG MỞ ĐẦU 1.1 Lý chọn đề tài 1.2 Tổng quan tình hình nghiên cứu đề tài 1.3 Mục đích nhiệm vụ nghiên cứu 1.4 Đối tượng phạm vi nghiên cứu 1.5 Phương pháp nghiên cứu CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN VỀ NHẬN DẠNG TRẠNG THÁI CỦA CON NGƯỜI 1.1 Nhận dạng đối tượng 1.2 Bài toán nhận dạng trạng thái thể 1.3 Các liệu mô tả trạng thái người 1.3.1 Haarcascade - Viola Jones 1.3.2 Hình ảnh tích phân tương ứng 10 1.3.3 Phương pháp phát 11 1.3.4 Dòng quang - Lucas Kanade 12 1.4 Phương pháp trích chọn đặc trưng khung xương 14 1.4.1 Phân đoạn đối tượng 15 1.4.2 Theo vết đối tượng 16 1.4.2.1 Theo vết dựa điểm 17 1.4.2.2 Theo vết dựa kernel 18 1.4.2.3 Theo vết dựa hình chiếu 18 1.4.2.4 Ước lượng tư 19 1.4.2.5 Đánh giá 21 download by : skknchat@gmail.com 1.4.3 Biểu diễn đặc trưng 22 1.4.3.1 Đặc trưng dạng số 22 1.4.3.2 Đặc trưng nhị phân 25 1.4.3.3 Đánh giá 26 1.5 Một số tiếp cận nhận dạng trạng thái khung xương 27 1.5.1 Phương pháp dựa vào đặc trưng 27 1.5.2 Phương pháp dựa vào mơ hình 29 1.5.2.1 Máy vector hỗ trợ (Support Vector Machine -SVM) 29 1.5.2.2 Mơ hình Markov ẩn (HMM) 32 1.5.2.3 Mạng nơron nhân tạo (Artificial Neural Network - ANN) 34 1.6 Một số ứng dụng nhận dạng khung xương 35 CHƯƠNG 2: NHẬN DẠNG TRẠNG THÁI KHUNG XƯƠNG 36 2.1 Trích chọn đặc trưng khung xương 36 2.2 Nhận dạng khung xương 38 2.2.1 Phân cụm 38 2.2.2 Mơ hình Markov 39 2.2.2.1 Xây dựng mơ hình trạng thái khung xương 43 2.2.2.2 Phát bất thường 44 2.2.3 Thuật toán hồi quy [27] 44 2.3 Kết luận chương 47 CHƯƠNG 3: XÂY DỰNG ỨNG DỤNG 48 3.1 Phát biểu toán 48 3.1.1 Vài nét võ cổ truyền Việt Nam võ cổ truyền Bình Định 48 3.1.2 Tổng quan camera Kinect 49 3.1.3 Phân tích toán 50 3.2 Chi tiết thực 52 3.3 Cài đặt thử nghiệm 54 3.3.1 Mô tả liệu 54 3.3.2 Môi trường cài đặt 55 download by : skknchat@gmail.com luan.van.thac.si.nghien.cuu.nhan.dang.mot.so.trang.thai.khung.xuong.va.ung.dungluan.van.thac.si.nghien.cuu.nhan.dang.mot.so.trang.thai.khung.xuong.va.ung.dungluan.van.thac.si.nghien.cuu.nhan.dang.mot.so.trang.thai.khung.xuong.va.ung.dungluan.van.thac.si.nghien.cuu.nhan.dang.mot.so.trang.thai.khung.xuong.va.ung.dungluan.van.thac.si.nghien.cuu.nhan.dang.mot.so.trang.thai.khung.xuong.va.ung.dungluan.van.thac.si.nghien.cuu.nhan.dang.mot.so.trang.thai.khung.xuong.va.ung.dungluan.van.thac.si.nghien.cuu.nhan.dang.mot.so.trang.thai.khung.xuong.va.ung.dungluan.van.thac.si.nghien.cuu.nhan.dang.mot.so.trang.thai.khung.xuong.va.ung.dung 3.3.3 Quy trình thực 55 3.4 Đánh giá 56 KẾT LUẬN 60 DANH MỤC TÀI LIỆU THAM KHẢO 62 QUYẾT ĐỊNH GIAO ĐỀ TÀI LUẬN VĂN (bản sao) luan.van.thac.si.nghien.cuu.nhan.dang.mot.so.trang.thai.khung.xuong.va.ung.dungluan.van.thac.si.nghien.cuu.nhan.dang.mot.so.trang.thai.khung.xuong.va.ung.dungluan.van.thac.si.nghien.cuu.nhan.dang.mot.so.trang.thai.khung.xuong.va.ung.dungluan.van.thac.si.nghien.cuu.nhan.dang.mot.so.trang.thai.khung.xuong.va.ung.dungluan.van.thac.si.nghien.cuu.nhan.dang.mot.so.trang.thai.khung.xuong.va.ung.dungluan.van.thac.si.nghien.cuu.nhan.dang.mot.so.trang.thai.khung.xuong.va.ung.dungluan.van.thac.si.nghien.cuu.nhan.dang.mot.so.trang.thai.khung.xuong.va.ung.dungluan.van.thac.si.nghien.cuu.nhan.dang.mot.so.trang.thai.khung.xuong.va.ung.dung download by : skknchat@gmail.com luan.van.thac.si.nghien.cuu.nhan.dang.mot.so.trang.thai.khung.xuong.va.ung.dungluan.van.thac.si.nghien.cuu.nhan.dang.mot.so.trang.thai.khung.xuong.va.ung.dungluan.van.thac.si.nghien.cuu.nhan.dang.mot.so.trang.thai.khung.xuong.va.ung.dungluan.van.thac.si.nghien.cuu.nhan.dang.mot.so.trang.thai.khung.xuong.va.ung.dungluan.van.thac.si.nghien.cuu.nhan.dang.mot.so.trang.thai.khung.xuong.va.ung.dungluan.van.thac.si.nghien.cuu.nhan.dang.mot.so.trang.thai.khung.xuong.va.ung.dungluan.van.thac.si.nghien.cuu.nhan.dang.mot.so.trang.thai.khung.xuong.va.ung.dungluan.van.thac.si.nghien.cuu.nhan.dang.mot.so.trang.thai.khung.xuong.va.ung.dung DANH MỤC CÁC TỪ VIẾT TẮT Chữ tắt Dạng đầy đủ API Application Programming Interface CBIR Content-Based Image Retrieval HMM Hidden Markov Model SVM Support Vector Machine luan.van.thac.si.nghien.cuu.nhan.dang.mot.so.trang.thai.khung.xuong.va.ung.dungluan.van.thac.si.nghien.cuu.nhan.dang.mot.so.trang.thai.khung.xuong.va.ung.dungluan.van.thac.si.nghien.cuu.nhan.dang.mot.so.trang.thai.khung.xuong.va.ung.dungluan.van.thac.si.nghien.cuu.nhan.dang.mot.so.trang.thai.khung.xuong.va.ung.dungluan.van.thac.si.nghien.cuu.nhan.dang.mot.so.trang.thai.khung.xuong.va.ung.dungluan.van.thac.si.nghien.cuu.nhan.dang.mot.so.trang.thai.khung.xuong.va.ung.dungluan.van.thac.si.nghien.cuu.nhan.dang.mot.so.trang.thai.khung.xuong.va.ung.dungluan.van.thac.si.nghien.cuu.nhan.dang.mot.so.trang.thai.khung.xuong.va.ung.dung download by : skknchat@gmail.com luan.van.thac.si.nghien.cuu.nhan.dang.mot.so.trang.thai.khung.xuong.va.ung.dungluan.van.thac.si.nghien.cuu.nhan.dang.mot.so.trang.thai.khung.xuong.va.ung.dungluan.van.thac.si.nghien.cuu.nhan.dang.mot.so.trang.thai.khung.xuong.va.ung.dungluan.van.thac.si.nghien.cuu.nhan.dang.mot.so.trang.thai.khung.xuong.va.ung.dungluan.van.thac.si.nghien.cuu.nhan.dang.mot.so.trang.thai.khung.xuong.va.ung.dungluan.van.thac.si.nghien.cuu.nhan.dang.mot.so.trang.thai.khung.xuong.va.ung.dungluan.van.thac.si.nghien.cuu.nhan.dang.mot.so.trang.thai.khung.xuong.va.ung.dungluan.van.thac.si.nghien.cuu.nhan.dang.mot.so.trang.thai.khung.xuong.va.ung.dung DANH MỤC CÁC HÌNH Hình 1.1 Các đặc điểm haar ánh xạ khn mặt 10 Hình 1.2 Ma trận hình ảnh đầu vào 10 Hình 1.3 Mơ hình thể người sử dụng khớp 11 Hình 1.4 Lade kanade sử dụng kim tự tháp Gaussian 14 Hình 1.5 Ví dụ phân đoạn đối tượng 16 Hình 1.6 Các dạng biểu diễn đối tượng khác nhau, phục vụ cho mục đích theo vết: điểm, kernel, hình chiếu 17 Hình 1.7 Các phương pháp theo vết: (a) theo vết điểm, (b) theo vết Kernel, (c) theo vết dựa hình chiếu 17 Hình 1.8 Theo vết xử lý che khuất dựa hình chiếu 19 Hình 1.9 Tái cấu trúc đối tượng chiều từ chuỗi ảnh hình chiếu 21 Hình 1.10 Mơ hình đối tượng chuyển động với vị trí đầu chi 21 Hình 1.11 Một ví dụ mii, với dòng chuỗi ảnh đầu vào, chuỗi hình chiếu đối tượng trước sau canh giữa, cuối mii 23 Hình 1.12 Ví dụ ảnh chuyển động tích lũy 24 Hình 1.13 Ví dụ hai hành động có ma trận xếp hạng 24 Hình 1.14 Các vectơ hướng tương ứng với luồng quang học 25 Hình 1.15 Một số đặc trưng quan hệ hình học 26 Hình 1.16 Mẫu mơ hình trạng thái hoạt động 31 Hình 1.17 Tham số xác suất mơ hình Markov ẩn 32 Hình 1.18 Mơ hình hmm tương ứng với mơ hình HMM hoạt động 33 Hình 2.1 Hình vẽ thể tọa độ khung xương [28] 37 Hình 2.2 Hình vẽ thể tương quan đặc trưng hành vi khác 38 Hình 2.3 Mơ hình hmm sử dụng giải pháp đề xuất 43 luan.van.thac.si.nghien.cuu.nhan.dang.mot.so.trang.thai.khung.xuong.va.ung.dungluan.van.thac.si.nghien.cuu.nhan.dang.mot.so.trang.thai.khung.xuong.va.ung.dungluan.van.thac.si.nghien.cuu.nhan.dang.mot.so.trang.thai.khung.xuong.va.ung.dungluan.van.thac.si.nghien.cuu.nhan.dang.mot.so.trang.thai.khung.xuong.va.ung.dungluan.van.thac.si.nghien.cuu.nhan.dang.mot.so.trang.thai.khung.xuong.va.ung.dungluan.van.thac.si.nghien.cuu.nhan.dang.mot.so.trang.thai.khung.xuong.va.ung.dungluan.van.thac.si.nghien.cuu.nhan.dang.mot.so.trang.thai.khung.xuong.va.ung.dungluan.van.thac.si.nghien.cuu.nhan.dang.mot.so.trang.thai.khung.xuong.va.ung.dung download by : skknchat@gmail.com luan.van.thac.si.nghien.cuu.nhan.dang.mot.so.trang.thai.khung.xuong.va.ung.dungluan.van.thac.si.nghien.cuu.nhan.dang.mot.so.trang.thai.khung.xuong.va.ung.dungluan.van.thac.si.nghien.cuu.nhan.dang.mot.so.trang.thai.khung.xuong.va.ung.dungluan.van.thac.si.nghien.cuu.nhan.dang.mot.so.trang.thai.khung.xuong.va.ung.dungluan.van.thac.si.nghien.cuu.nhan.dang.mot.so.trang.thai.khung.xuong.va.ung.dungluan.van.thac.si.nghien.cuu.nhan.dang.mot.so.trang.thai.khung.xuong.va.ung.dungluan.van.thac.si.nghien.cuu.nhan.dang.mot.so.trang.thai.khung.xuong.va.ung.dungluan.van.thac.si.nghien.cuu.nhan.dang.mot.so.trang.thai.khung.xuong.va.ung.dung Hình 3.1 Camera Kinect hãng Microsoft 50 Hình 3.2 Cơ chế hoạt động Kinect 50 Hình 3.3 Tư phòng thủ 51 Hình 3.4 Tư cơng 51 Hình 3.5 Giải pháp đề xuất 52 Hình 3.6 Màn hình khởi động chương trình nhận dạng tư võ 56 Hình 3.7 Hộp thoại để nhập tư võ cần kiểm tra 57 Hình 3.8 Tư phịng thủ nhận dạng với sample index = 50 57 Hình 3.9 Tư cơng nhận dạng với sample index = 800 58 Hình 3.10 Tư phịng thủ bị nhận dạng khơng với sample index = 4758 Hình 3.11 Tư cơng bị nhận dạng không với sample index = 61959 luan.van.thac.si.nghien.cuu.nhan.dang.mot.so.trang.thai.khung.xuong.va.ung.dungluan.van.thac.si.nghien.cuu.nhan.dang.mot.so.trang.thai.khung.xuong.va.ung.dungluan.van.thac.si.nghien.cuu.nhan.dang.mot.so.trang.thai.khung.xuong.va.ung.dungluan.van.thac.si.nghien.cuu.nhan.dang.mot.so.trang.thai.khung.xuong.va.ung.dungluan.van.thac.si.nghien.cuu.nhan.dang.mot.so.trang.thai.khung.xuong.va.ung.dungluan.van.thac.si.nghien.cuu.nhan.dang.mot.so.trang.thai.khung.xuong.va.ung.dungluan.van.thac.si.nghien.cuu.nhan.dang.mot.so.trang.thai.khung.xuong.va.ung.dungluan.van.thac.si.nghien.cuu.nhan.dang.mot.so.trang.thai.khung.xuong.va.ung.dung download by : skknchat@gmail.com luan.van.thac.si.nghien.cuu.nhan.dang.mot.so.trang.thai.khung.xuong.va.ung.dungluan.van.thac.si.nghien.cuu.nhan.dang.mot.so.trang.thai.khung.xuong.va.ung.dungluan.van.thac.si.nghien.cuu.nhan.dang.mot.so.trang.thai.khung.xuong.va.ung.dungluan.van.thac.si.nghien.cuu.nhan.dang.mot.so.trang.thai.khung.xuong.va.ung.dungluan.van.thac.si.nghien.cuu.nhan.dang.mot.so.trang.thai.khung.xuong.va.ung.dungluan.van.thac.si.nghien.cuu.nhan.dang.mot.so.trang.thai.khung.xuong.va.ung.dungluan.van.thac.si.nghien.cuu.nhan.dang.mot.so.trang.thai.khung.xuong.va.ung.dungluan.van.thac.si.nghien.cuu.nhan.dang.mot.so.trang.thai.khung.xuong.va.ung.dung DANH MỤC CÁC BẢNG Số bảng 1.1 Tên bảng Trang Tổng hợp đặc trưng trạng thái hoạt động nghiên cứu 28 luan.van.thac.si.nghien.cuu.nhan.dang.mot.so.trang.thai.khung.xuong.va.ung.dungluan.van.thac.si.nghien.cuu.nhan.dang.mot.so.trang.thai.khung.xuong.va.ung.dungluan.van.thac.si.nghien.cuu.nhan.dang.mot.so.trang.thai.khung.xuong.va.ung.dungluan.van.thac.si.nghien.cuu.nhan.dang.mot.so.trang.thai.khung.xuong.va.ung.dungluan.van.thac.si.nghien.cuu.nhan.dang.mot.so.trang.thai.khung.xuong.va.ung.dungluan.van.thac.si.nghien.cuu.nhan.dang.mot.so.trang.thai.khung.xuong.va.ung.dungluan.van.thac.si.nghien.cuu.nhan.dang.mot.so.trang.thai.khung.xuong.va.ung.dungluan.van.thac.si.nghien.cuu.nhan.dang.mot.so.trang.thai.khung.xuong.va.ung.dung download by : skknchat@gmail.com luan.van.thac.si.nghien.cuu.nhan.dang.mot.so.trang.thai.khung.xuong.va.ung.dungluan.van.thac.si.nghien.cuu.nhan.dang.mot.so.trang.thai.khung.xuong.va.ung.dungluan.van.thac.si.nghien.cuu.nhan.dang.mot.so.trang.thai.khung.xuong.va.ung.dungluan.van.thac.si.nghien.cuu.nhan.dang.mot.so.trang.thai.khung.xuong.va.ung.dungluan.van.thac.si.nghien.cuu.nhan.dang.mot.so.trang.thai.khung.xuong.va.ung.dungluan.van.thac.si.nghien.cuu.nhan.dang.mot.so.trang.thai.khung.xuong.va.ung.dungluan.van.thac.si.nghien.cuu.nhan.dang.mot.so.trang.thai.khung.xuong.va.ung.dungluan.van.thac.si.nghien.cuu.nhan.dang.mot.so.trang.thai.khung.xuong.va.ung.dung 51 vào toán cụ thể nhận dạng võ Đầu vào tập liệu bao gồm nhiều liệu đặc trưng khung xương lấy từ camera Kinect Đầu kết nhận dạng tư phịng thủ hay cơng Một số hình ảnh võ sư thực tư võ mà camera Kinect thu được: Hình 3.3 Tư phịng thủ Hình 3.4 Tư cơng luan.van.thac.si.nghien.cuu.nhan.dang.mot.so.trang.thai.khung.xuong.va.ung.dungluan.van.thac.si.nghien.cuu.nhan.dang.mot.so.trang.thai.khung.xuong.va.ung.dungluan.van.thac.si.nghien.cuu.nhan.dang.mot.so.trang.thai.khung.xuong.va.ung.dungluan.van.thac.si.nghien.cuu.nhan.dang.mot.so.trang.thai.khung.xuong.va.ung.dungluan.van.thac.si.nghien.cuu.nhan.dang.mot.so.trang.thai.khung.xuong.va.ung.dungluan.van.thac.si.nghien.cuu.nhan.dang.mot.so.trang.thai.khung.xuong.va.ung.dungluan.van.thac.si.nghien.cuu.nhan.dang.mot.so.trang.thai.khung.xuong.va.ung.dungluan.van.thac.si.nghien.cuu.nhan.dang.mot.so.trang.thai.khung.xuong.va.ung.dung download by : skknchat@gmail.com luan.van.thac.si.nghien.cuu.nhan.dang.mot.so.trang.thai.khung.xuong.va.ung.dungluan.van.thac.si.nghien.cuu.nhan.dang.mot.so.trang.thai.khung.xuong.va.ung.dungluan.van.thac.si.nghien.cuu.nhan.dang.mot.so.trang.thai.khung.xuong.va.ung.dungluan.van.thac.si.nghien.cuu.nhan.dang.mot.so.trang.thai.khung.xuong.va.ung.dungluan.van.thac.si.nghien.cuu.nhan.dang.mot.so.trang.thai.khung.xuong.va.ung.dungluan.van.thac.si.nghien.cuu.nhan.dang.mot.so.trang.thai.khung.xuong.va.ung.dungluan.van.thac.si.nghien.cuu.nhan.dang.mot.so.trang.thai.khung.xuong.va.ung.dungluan.van.thac.si.nghien.cuu.nhan.dang.mot.so.trang.thai.khung.xuong.va.ung.dung 52 3.2 Chi tiết thực Quá trình xử lý hệ thống đề xuất thực hình sau: Trích đặc trưng Tiền xử lý Hình chiếu đối tượng Khung xương thể Tọa độ khớp xương Vị trí tương đối khớp xương so với Kết Phân lớp Huấn luyện Xây dựng mơ hình Hình 3.5 Giải pháp đề xuất Võ sư đứng trước camera Kinect thực động tác võ thuật Khi đó, thể võ sư chuyển động thể tư đặc trưng động tác võ Khi tư đặc trưng thực vùng quan sát camera Kinect, ghi nhận lại thơng tin hình chiếu đối tượng, tức hình ảnh với thơng tin màu chiều sâu so với camera Kinect Những thơng tin hình chiếu tiến hành xử lý qua SDK Kinect Hệ thống thực phân tích liệu cường độ điểm ảnh thông tin chiều sâu có sở đối sánh với liệu thể người để thực xác định vị trí khớp thể người Những tính hỗ trợ từ SDK Kinect, từ ta tận dụng để trích luan.van.thac.si.nghien.cuu.nhan.dang.mot.so.trang.thai.khung.xuong.va.ung.dungluan.van.thac.si.nghien.cuu.nhan.dang.mot.so.trang.thai.khung.xuong.va.ung.dungluan.van.thac.si.nghien.cuu.nhan.dang.mot.so.trang.thai.khung.xuong.va.ung.dungluan.van.thac.si.nghien.cuu.nhan.dang.mot.so.trang.thai.khung.xuong.va.ung.dungluan.van.thac.si.nghien.cuu.nhan.dang.mot.so.trang.thai.khung.xuong.va.ung.dungluan.van.thac.si.nghien.cuu.nhan.dang.mot.so.trang.thai.khung.xuong.va.ung.dungluan.van.thac.si.nghien.cuu.nhan.dang.mot.so.trang.thai.khung.xuong.va.ung.dungluan.van.thac.si.nghien.cuu.nhan.dang.mot.so.trang.thai.khung.xuong.va.ung.dung download by : skknchat@gmail.com luan.van.thac.si.nghien.cuu.nhan.dang.mot.so.trang.thai.khung.xuong.va.ung.dungluan.van.thac.si.nghien.cuu.nhan.dang.mot.so.trang.thai.khung.xuong.va.ung.dungluan.van.thac.si.nghien.cuu.nhan.dang.mot.so.trang.thai.khung.xuong.va.ung.dungluan.van.thac.si.nghien.cuu.nhan.dang.mot.so.trang.thai.khung.xuong.va.ung.dungluan.van.thac.si.nghien.cuu.nhan.dang.mot.so.trang.thai.khung.xuong.va.ung.dungluan.van.thac.si.nghien.cuu.nhan.dang.mot.so.trang.thai.khung.xuong.va.ung.dungluan.van.thac.si.nghien.cuu.nhan.dang.mot.so.trang.thai.khung.xuong.va.ung.dungluan.van.thac.si.nghien.cuu.nhan.dang.mot.so.trang.thai.khung.xuong.va.ung.dung 53 rút thông tin khung xương thể người, cụ thể danh sách điểm không gian ba chiều mà điểm có ngữ nghĩa tương ứng vị trí khớp cụ thể người thực Vì võ sư thực tư võ thuật đặc trưng võ cổ truyền, sau bước ta thu khung xương tương ứng thể tư võ thuật đặc trưng Đây thơng tin quan trọng ta cần sử dụng để tiến hành xử lý để nhận dạng trạng thái mong muốn đầu cho chương trình thực nghiệm Các khung xương tiến hành trích đặc trưng phục vụ nhận dạng, cụ thể ngữ cảnh ta quan tâm đến việc tính tốn thông số thể mối tương quan vị tri tương đối khớp so với khung xương cụ thể Với khung xương, mối tương quan cục thể trạng thái tư mà người thực Ví dụ đơn giản người thực cú đá, chân giơ cao, tức góc đùi thân người gần với góc vng góc bẹt, hay người đứng thẳng, khoảng cách cổ tay với hông nhỏ… Việc hệ thống chuẩn bị để thực tính tốn đặc trưng cục làm sở cho trình nhận dạng Quá trình bước vào việc xây dựng cách thức qua định Thông thường gồm hai pha huấn luyện phân lớp Pha huấn luyện thực trước để tạo mô hình tối ưu dựa tập liệu Pha phân lớp sử dụng kết mơ hình pha huấn luyện để thực tính tốn phân lớp mẫu liệu khung xương đầu vào để kết luận trạng thái khung xương, tức kết luận tư võ thuật ngữ cảnh luan.van.thac.si.nghien.cuu.nhan.dang.mot.so.trang.thai.khung.xuong.va.ung.dungluan.van.thac.si.nghien.cuu.nhan.dang.mot.so.trang.thai.khung.xuong.va.ung.dungluan.van.thac.si.nghien.cuu.nhan.dang.mot.so.trang.thai.khung.xuong.va.ung.dungluan.van.thac.si.nghien.cuu.nhan.dang.mot.so.trang.thai.khung.xuong.va.ung.dungluan.van.thac.si.nghien.cuu.nhan.dang.mot.so.trang.thai.khung.xuong.va.ung.dungluan.van.thac.si.nghien.cuu.nhan.dang.mot.so.trang.thai.khung.xuong.va.ung.dungluan.van.thac.si.nghien.cuu.nhan.dang.mot.so.trang.thai.khung.xuong.va.ung.dungluan.van.thac.si.nghien.cuu.nhan.dang.mot.so.trang.thai.khung.xuong.va.ung.dung download by : skknchat@gmail.com luan.van.thac.si.nghien.cuu.nhan.dang.mot.so.trang.thai.khung.xuong.va.ung.dungluan.van.thac.si.nghien.cuu.nhan.dang.mot.so.trang.thai.khung.xuong.va.ung.dungluan.van.thac.si.nghien.cuu.nhan.dang.mot.so.trang.thai.khung.xuong.va.ung.dungluan.van.thac.si.nghien.cuu.nhan.dang.mot.so.trang.thai.khung.xuong.va.ung.dungluan.van.thac.si.nghien.cuu.nhan.dang.mot.so.trang.thai.khung.xuong.va.ung.dungluan.van.thac.si.nghien.cuu.nhan.dang.mot.so.trang.thai.khung.xuong.va.ung.dungluan.van.thac.si.nghien.cuu.nhan.dang.mot.so.trang.thai.khung.xuong.va.ung.dungluan.van.thac.si.nghien.cuu.nhan.dang.mot.so.trang.thai.khung.xuong.va.ung.dung 54 3.3 Cài đặt thử nghiệm 3.3.1 Mô tả liệu Trong phạm vi luận văn, chương trình thử nghiệm thuật tốn với liệu võ tư chuyên gia võ thực Tập liệu thu thập hoàn cảnh khác ánh sáng Đầu tiên, camera Kinect thu liệu võ sư thực võ, lưu tọa độ khung xương Dữ liệu khung xương gồm nhiều tọa độ khung xương, ví dụ: { "label" : "0", "pts" : [[-0.087300, 1.093939, 3.552938], [-0.067549, 0.901092, 3.556866], [0.137912, 0.243352, 3.254435], [-0.245599, 0.244564, 3.280856], [0.143021, 0.317668, 3.323363], [-0.269326, 0.321952, 3.370727], [0.154809, 0.499814, 3.467083], [-0.268952, 0.511849, 3.503349], [0.098227, 0.764474, 3.493724], [-0.241813, 0.764521, 3.505061], [0.064611, 0.513281, 3.551035], [-0.066139, 0.447102, 3.489933], [0.010604, 0.371766, 3.474647], [-0.142414, 0.371786, 3.478189], [0.047762, 0.172601, 3.560989], [-0.131570, -0.164736, 3.541538], [0.036005, 0.511460, 3.567841], [-0.097587, -0.513426, 3.570682], [0.027939, 0.592127, 3.510415], [-0.112569, -0.585533, 3.513849]] } Trong đó: - label 1, tương ứng với trạng thái defend (phòng thủ) attack (tấn công) - pts tọa độ khung xương - [-0.087300, 1.093939, 3.552938] : điểm khung xương với tọa độ [x,y,z] luan.van.thac.si.nghien.cuu.nhan.dang.mot.so.trang.thai.khung.xuong.va.ung.dungluan.van.thac.si.nghien.cuu.nhan.dang.mot.so.trang.thai.khung.xuong.va.ung.dungluan.van.thac.si.nghien.cuu.nhan.dang.mot.so.trang.thai.khung.xuong.va.ung.dungluan.van.thac.si.nghien.cuu.nhan.dang.mot.so.trang.thai.khung.xuong.va.ung.dungluan.van.thac.si.nghien.cuu.nhan.dang.mot.so.trang.thai.khung.xuong.va.ung.dungluan.van.thac.si.nghien.cuu.nhan.dang.mot.so.trang.thai.khung.xuong.va.ung.dungluan.van.thac.si.nghien.cuu.nhan.dang.mot.so.trang.thai.khung.xuong.va.ung.dungluan.van.thac.si.nghien.cuu.nhan.dang.mot.so.trang.thai.khung.xuong.va.ung.dung download by : skknchat@gmail.com luan.van.thac.si.nghien.cuu.nhan.dang.mot.so.trang.thai.khung.xuong.va.ung.dungluan.van.thac.si.nghien.cuu.nhan.dang.mot.so.trang.thai.khung.xuong.va.ung.dungluan.van.thac.si.nghien.cuu.nhan.dang.mot.so.trang.thai.khung.xuong.va.ung.dungluan.van.thac.si.nghien.cuu.nhan.dang.mot.so.trang.thai.khung.xuong.va.ung.dungluan.van.thac.si.nghien.cuu.nhan.dang.mot.so.trang.thai.khung.xuong.va.ung.dungluan.van.thac.si.nghien.cuu.nhan.dang.mot.so.trang.thai.khung.xuong.va.ung.dungluan.van.thac.si.nghien.cuu.nhan.dang.mot.so.trang.thai.khung.xuong.va.ung.dungluan.van.thac.si.nghien.cuu.nhan.dang.mot.so.trang.thai.khung.xuong.va.ung.dung 55 Chương trình phân tích liệu khung xương, cụ thể sử dụng thuật toán định (cây hồi quy) để nhận dạng khung xương đưa thông báo trạng thái (phịng thủ cơng) hiển thị hình ảnh 3.3.2 Môi trường cài đặt Ở luận văn này, để cài đặt thử nghiệm thành cơng chương trình, tơi sử dụng môi trường cài đặt sau: * Cấu hình phần cứng: Máy tính kết nối với camera Kinect để thu liệu: Intel core i7, RAM 8GB, nhớ SSD 128 GB Camera Kinect dung sdk Kinect 1.8, đặt độ cao 1m, cách xa 1-3m Máy tính chạy chương trình thực nghiệm: Intel core i5, RAM 4GB, nhớ ngồi SSD 128GB *Ngơn ngữ mơi trường cài đặt: Hệ điều hành Windows 10 Ngôn ngữ lập trình Visual C++ mơi trường Visual Studio 2015, thư viện mã nguồn mở OPENCV 3.3.3 Quy trình thực Nhiệm vụ chương trình trích chọn đặc trưng khung xương từ liệu khung xương Các đặc trưng so sánh với tập khung xương (các võ) biết, từ nhận dạng tư phịng thủ hay cơng Quy trình thực gồm hai phần: - Phần thứ nhất: Trích chọn đặc trưng đưa vào sở liệu học Dữ liệu thu thập liệu khung xương thu từ camera kinect - Phần thứ hai: Nhận dạng hiển thị hình ảnh Chương trình phân tích liệu khung xương, cụ thể sử dụng thuật toán định (cây hồi quy) để nhận dạng khung xương đưa thông báo trạng thái (phịng thủ cơng) hiển thị hình ảnh luan.van.thac.si.nghien.cuu.nhan.dang.mot.so.trang.thai.khung.xuong.va.ung.dungluan.van.thac.si.nghien.cuu.nhan.dang.mot.so.trang.thai.khung.xuong.va.ung.dungluan.van.thac.si.nghien.cuu.nhan.dang.mot.so.trang.thai.khung.xuong.va.ung.dungluan.van.thac.si.nghien.cuu.nhan.dang.mot.so.trang.thai.khung.xuong.va.ung.dungluan.van.thac.si.nghien.cuu.nhan.dang.mot.so.trang.thai.khung.xuong.va.ung.dungluan.van.thac.si.nghien.cuu.nhan.dang.mot.so.trang.thai.khung.xuong.va.ung.dungluan.van.thac.si.nghien.cuu.nhan.dang.mot.so.trang.thai.khung.xuong.va.ung.dungluan.van.thac.si.nghien.cuu.nhan.dang.mot.so.trang.thai.khung.xuong.va.ung.dung download by : skknchat@gmail.com luan.van.thac.si.nghien.cuu.nhan.dang.mot.so.trang.thai.khung.xuong.va.ung.dungluan.van.thac.si.nghien.cuu.nhan.dang.mot.so.trang.thai.khung.xuong.va.ung.dungluan.van.thac.si.nghien.cuu.nhan.dang.mot.so.trang.thai.khung.xuong.va.ung.dungluan.van.thac.si.nghien.cuu.nhan.dang.mot.so.trang.thai.khung.xuong.va.ung.dungluan.van.thac.si.nghien.cuu.nhan.dang.mot.so.trang.thai.khung.xuong.va.ung.dungluan.van.thac.si.nghien.cuu.nhan.dang.mot.so.trang.thai.khung.xuong.va.ung.dungluan.van.thac.si.nghien.cuu.nhan.dang.mot.so.trang.thai.khung.xuong.va.ung.dungluan.van.thac.si.nghien.cuu.nhan.dang.mot.so.trang.thai.khung.xuong.va.ung.dung 56 3.4 Đánh giá Trong luận văn tiến hành thử nghiệm với liệu thu thập trường Đại học Quy Nhơn Tập liệu thu thập nhiều hoàn cảnh khác ánh sáng Tập liệu bao gồm 15083 mẫu khung xương Tập liệu chia làm phần: phần học phần test Ở luận văn này, sử dụng 14083 mẫu khung xương để học 1000 mẫu khung xương để test Kết cho Thuật tốn thực xác 980/1000 mẫu khung xương, tỉ lệ 98% Một số hình ảnh thử nghiệm chương trình Bước Khởi động chương trình, chương trình thực việc tải liệu Ở liệu mẫu 15083 mẫu khung xương lấy từ file 36dongtacvo.json Hình 3.6 Màn hình khởi động chương trình nhận dạng tư võ Bước Bấm OK Chương trình hiển thị hộp hội thoại sau luan.van.thac.si.nghien.cuu.nhan.dang.mot.so.trang.thai.khung.xuong.va.ung.dungluan.van.thac.si.nghien.cuu.nhan.dang.mot.so.trang.thai.khung.xuong.va.ung.dungluan.van.thac.si.nghien.cuu.nhan.dang.mot.so.trang.thai.khung.xuong.va.ung.dungluan.van.thac.si.nghien.cuu.nhan.dang.mot.so.trang.thai.khung.xuong.va.ung.dungluan.van.thac.si.nghien.cuu.nhan.dang.mot.so.trang.thai.khung.xuong.va.ung.dungluan.van.thac.si.nghien.cuu.nhan.dang.mot.so.trang.thai.khung.xuong.va.ung.dungluan.van.thac.si.nghien.cuu.nhan.dang.mot.so.trang.thai.khung.xuong.va.ung.dungluan.van.thac.si.nghien.cuu.nhan.dang.mot.so.trang.thai.khung.xuong.va.ung.dung download by : skknchat@gmail.com luan.van.thac.si.nghien.cuu.nhan.dang.mot.so.trang.thai.khung.xuong.va.ung.dungluan.van.thac.si.nghien.cuu.nhan.dang.mot.so.trang.thai.khung.xuong.va.ung.dungluan.van.thac.si.nghien.cuu.nhan.dang.mot.so.trang.thai.khung.xuong.va.ung.dungluan.van.thac.si.nghien.cuu.nhan.dang.mot.so.trang.thai.khung.xuong.va.ung.dungluan.van.thac.si.nghien.cuu.nhan.dang.mot.so.trang.thai.khung.xuong.va.ung.dungluan.van.thac.si.nghien.cuu.nhan.dang.mot.so.trang.thai.khung.xuong.va.ung.dungluan.van.thac.si.nghien.cuu.nhan.dang.mot.so.trang.thai.khung.xuong.va.ung.dungluan.van.thac.si.nghien.cuu.nhan.dang.mot.so.trang.thai.khung.xuong.va.ung.dung 57 Hình 3.7 Hộp thoại để nhập tư võ cần kiểm tra Bước Nhập số thứ tự liệu cần test tư võ phòng thủ hay cơng vào Sample index Sau nhấn vào nút Process để chương trình tiến hành nhận dạng Một hộp thoại ra: - True label: nhãn gán sẵn với tư - Predict label: kết nhận dạng chương trình Nếu kết Predict label trùng với True label tư võ kiểm tra, chương trình cho kết nhận dạng võ Hình 3.8 Tư phòng thủ nhận dạng với sample index = 50 luan.van.thac.si.nghien.cuu.nhan.dang.mot.so.trang.thai.khung.xuong.va.ung.dungluan.van.thac.si.nghien.cuu.nhan.dang.mot.so.trang.thai.khung.xuong.va.ung.dungluan.van.thac.si.nghien.cuu.nhan.dang.mot.so.trang.thai.khung.xuong.va.ung.dungluan.van.thac.si.nghien.cuu.nhan.dang.mot.so.trang.thai.khung.xuong.va.ung.dungluan.van.thac.si.nghien.cuu.nhan.dang.mot.so.trang.thai.khung.xuong.va.ung.dungluan.van.thac.si.nghien.cuu.nhan.dang.mot.so.trang.thai.khung.xuong.va.ung.dungluan.van.thac.si.nghien.cuu.nhan.dang.mot.so.trang.thai.khung.xuong.va.ung.dungluan.van.thac.si.nghien.cuu.nhan.dang.mot.so.trang.thai.khung.xuong.va.ung.dung download by : skknchat@gmail.com luan.van.thac.si.nghien.cuu.nhan.dang.mot.so.trang.thai.khung.xuong.va.ung.dungluan.van.thac.si.nghien.cuu.nhan.dang.mot.so.trang.thai.khung.xuong.va.ung.dungluan.van.thac.si.nghien.cuu.nhan.dang.mot.so.trang.thai.khung.xuong.va.ung.dungluan.van.thac.si.nghien.cuu.nhan.dang.mot.so.trang.thai.khung.xuong.va.ung.dungluan.van.thac.si.nghien.cuu.nhan.dang.mot.so.trang.thai.khung.xuong.va.ung.dungluan.van.thac.si.nghien.cuu.nhan.dang.mot.so.trang.thai.khung.xuong.va.ung.dungluan.van.thac.si.nghien.cuu.nhan.dang.mot.so.trang.thai.khung.xuong.va.ung.dungluan.van.thac.si.nghien.cuu.nhan.dang.mot.so.trang.thai.khung.xuong.va.ung.dung 58 Hình 3.9 Tư cơng nhận dạng với sample index = 800 Nếu kết Predict label khơng trùng với True label tư võ kiểm tra, chương trình cho kết nhận dạng võ khơng Hình 3.10 Tư phịng thủ bị nhận dạng khơng với sample index = 47 luan.van.thac.si.nghien.cuu.nhan.dang.mot.so.trang.thai.khung.xuong.va.ung.dungluan.van.thac.si.nghien.cuu.nhan.dang.mot.so.trang.thai.khung.xuong.va.ung.dungluan.van.thac.si.nghien.cuu.nhan.dang.mot.so.trang.thai.khung.xuong.va.ung.dungluan.van.thac.si.nghien.cuu.nhan.dang.mot.so.trang.thai.khung.xuong.va.ung.dungluan.van.thac.si.nghien.cuu.nhan.dang.mot.so.trang.thai.khung.xuong.va.ung.dungluan.van.thac.si.nghien.cuu.nhan.dang.mot.so.trang.thai.khung.xuong.va.ung.dungluan.van.thac.si.nghien.cuu.nhan.dang.mot.so.trang.thai.khung.xuong.va.ung.dungluan.van.thac.si.nghien.cuu.nhan.dang.mot.so.trang.thai.khung.xuong.va.ung.dung download by : skknchat@gmail.com luan.van.thac.si.nghien.cuu.nhan.dang.mot.so.trang.thai.khung.xuong.va.ung.dungluan.van.thac.si.nghien.cuu.nhan.dang.mot.so.trang.thai.khung.xuong.va.ung.dungluan.van.thac.si.nghien.cuu.nhan.dang.mot.so.trang.thai.khung.xuong.va.ung.dungluan.van.thac.si.nghien.cuu.nhan.dang.mot.so.trang.thai.khung.xuong.va.ung.dungluan.van.thac.si.nghien.cuu.nhan.dang.mot.so.trang.thai.khung.xuong.va.ung.dungluan.van.thac.si.nghien.cuu.nhan.dang.mot.so.trang.thai.khung.xuong.va.ung.dungluan.van.thac.si.nghien.cuu.nhan.dang.mot.so.trang.thai.khung.xuong.va.ung.dungluan.van.thac.si.nghien.cuu.nhan.dang.mot.so.trang.thai.khung.xuong.va.ung.dung 59 Hình 3.11 Tư cơng bị nhận dạng không với sample index = 619 luan.van.thac.si.nghien.cuu.nhan.dang.mot.so.trang.thai.khung.xuong.va.ung.dungluan.van.thac.si.nghien.cuu.nhan.dang.mot.so.trang.thai.khung.xuong.va.ung.dungluan.van.thac.si.nghien.cuu.nhan.dang.mot.so.trang.thai.khung.xuong.va.ung.dungluan.van.thac.si.nghien.cuu.nhan.dang.mot.so.trang.thai.khung.xuong.va.ung.dungluan.van.thac.si.nghien.cuu.nhan.dang.mot.so.trang.thai.khung.xuong.va.ung.dungluan.van.thac.si.nghien.cuu.nhan.dang.mot.so.trang.thai.khung.xuong.va.ung.dungluan.van.thac.si.nghien.cuu.nhan.dang.mot.so.trang.thai.khung.xuong.va.ung.dungluan.van.thac.si.nghien.cuu.nhan.dang.mot.so.trang.thai.khung.xuong.va.ung.dung download by : skknchat@gmail.com luan.van.thac.si.nghien.cuu.nhan.dang.mot.so.trang.thai.khung.xuong.va.ung.dungluan.van.thac.si.nghien.cuu.nhan.dang.mot.so.trang.thai.khung.xuong.va.ung.dungluan.van.thac.si.nghien.cuu.nhan.dang.mot.so.trang.thai.khung.xuong.va.ung.dungluan.van.thac.si.nghien.cuu.nhan.dang.mot.so.trang.thai.khung.xuong.va.ung.dungluan.van.thac.si.nghien.cuu.nhan.dang.mot.so.trang.thai.khung.xuong.va.ung.dungluan.van.thac.si.nghien.cuu.nhan.dang.mot.so.trang.thai.khung.xuong.va.ung.dungluan.van.thac.si.nghien.cuu.nhan.dang.mot.so.trang.thai.khung.xuong.va.ung.dungluan.van.thac.si.nghien.cuu.nhan.dang.mot.so.trang.thai.khung.xuong.va.ung.dung 60 KẾT LUẬN Bài toán nhận dạng khung xương đặt từ lâu với hàng loạt đề tài khoa học xác lập, cơng trình nghiên cứu công bố, ứng dụng triển khai Bài tốn ln đặt nhiều thách thức khó khăn Các khó khăn chứng tỏ phương pháp giải tóan xác định khung xương người tránh khỏi số khiếm khuyết định Mỗi hướng tiếp cận đưa đạt thành định, hướng có thành cơng, hạn chế Vì tốn tốn khơng có lời giải tối ưu cho trường hợp Tuy nhiên, tính cấp thiết từ yêu cầu thực tế mà đề tài hấp dẫn nhà khoa học, chuyên gia nghiên cứu ứng dụng Đặc biệt Việt Nam, nơi mà hệ thống nhận dạng, hệ thống giám sát chưa phát triển mạnh Những ứng dụng chủ yếu phần mềm kèm với thiết bị chuyên dụng đắt tiền Trong nội dung nghiên cứu đề tài “Nghiên cứu nhận dạng số trạng thái khung xương ứng dụng” thân tìm hiểu thuật toán nhận dạng trạng thái khung xương áp dụng thuật toán để giải tốn đặt Qua nghiên cứu, kết mà luận văn đạt sau: Khái quát tốn nhận dạng khung xương nói chung tốn nhận dạng tư võ nói riêng, đồng thời hệ thống để lại số cách tiếp cận nhận dạng khung xương Trình bày số kỹ thuật phát khung xương, phương pháp trích chọn đặc trưng dựa vào thuật toán hồi quy để nhận dạng khung xương Cài đặt thử nghiệm thuật toán nhận dạng khung xương ứng dụng việc nhận dạng khung xương vào nhận dạng tư võ Chương trình thử luan.van.thac.si.nghien.cuu.nhan.dang.mot.so.trang.thai.khung.xuong.va.ung.dungluan.van.thac.si.nghien.cuu.nhan.dang.mot.so.trang.thai.khung.xuong.va.ung.dungluan.van.thac.si.nghien.cuu.nhan.dang.mot.so.trang.thai.khung.xuong.va.ung.dungluan.van.thac.si.nghien.cuu.nhan.dang.mot.so.trang.thai.khung.xuong.va.ung.dungluan.van.thac.si.nghien.cuu.nhan.dang.mot.so.trang.thai.khung.xuong.va.ung.dungluan.van.thac.si.nghien.cuu.nhan.dang.mot.so.trang.thai.khung.xuong.va.ung.dungluan.van.thac.si.nghien.cuu.nhan.dang.mot.so.trang.thai.khung.xuong.va.ung.dungluan.van.thac.si.nghien.cuu.nhan.dang.mot.so.trang.thai.khung.xuong.va.ung.dung download by : skknchat@gmail.com luan.van.thac.si.nghien.cuu.nhan.dang.mot.so.trang.thai.khung.xuong.va.ung.dungluan.van.thac.si.nghien.cuu.nhan.dang.mot.so.trang.thai.khung.xuong.va.ung.dungluan.van.thac.si.nghien.cuu.nhan.dang.mot.so.trang.thai.khung.xuong.va.ung.dungluan.van.thac.si.nghien.cuu.nhan.dang.mot.so.trang.thai.khung.xuong.va.ung.dungluan.van.thac.si.nghien.cuu.nhan.dang.mot.so.trang.thai.khung.xuong.va.ung.dungluan.van.thac.si.nghien.cuu.nhan.dang.mot.so.trang.thai.khung.xuong.va.ung.dungluan.van.thac.si.nghien.cuu.nhan.dang.mot.so.trang.thai.khung.xuong.va.ung.dungluan.van.thac.si.nghien.cuu.nhan.dang.mot.so.trang.thai.khung.xuong.va.ung.dung 61 nghiệm liệu thu thập camera Kinect *Kiến nghị hướng nghiên cứu Nhận dạng khung xương đề tài đã, tiếp tục nhiều nhà nghiên cứu ngồi nước nghiên cứu có nhiều ứng dụng to lớn, có tầm quan trọng khoa học, thực tiễn Những hạn chế việc nhận dạng xác khung xương người cịn khó khăn Hướng nghiên cứu luận văn tiếp tục nghiên cứu sâu thuật toán tiền xử lý, nhận dạng khung xương để nâng cao hiệu thuật toán luan.van.thac.si.nghien.cuu.nhan.dang.mot.so.trang.thai.khung.xuong.va.ung.dungluan.van.thac.si.nghien.cuu.nhan.dang.mot.so.trang.thai.khung.xuong.va.ung.dungluan.van.thac.si.nghien.cuu.nhan.dang.mot.so.trang.thai.khung.xuong.va.ung.dungluan.van.thac.si.nghien.cuu.nhan.dang.mot.so.trang.thai.khung.xuong.va.ung.dungluan.van.thac.si.nghien.cuu.nhan.dang.mot.so.trang.thai.khung.xuong.va.ung.dungluan.van.thac.si.nghien.cuu.nhan.dang.mot.so.trang.thai.khung.xuong.va.ung.dungluan.van.thac.si.nghien.cuu.nhan.dang.mot.so.trang.thai.khung.xuong.va.ung.dungluan.van.thac.si.nghien.cuu.nhan.dang.mot.so.trang.thai.khung.xuong.va.ung.dung download by : skknchat@gmail.com luan.van.thac.si.nghien.cuu.nhan.dang.mot.so.trang.thai.khung.xuong.va.ung.dungluan.van.thac.si.nghien.cuu.nhan.dang.mot.so.trang.thai.khung.xuong.va.ung.dungluan.van.thac.si.nghien.cuu.nhan.dang.mot.so.trang.thai.khung.xuong.va.ung.dungluan.van.thac.si.nghien.cuu.nhan.dang.mot.so.trang.thai.khung.xuong.va.ung.dungluan.van.thac.si.nghien.cuu.nhan.dang.mot.so.trang.thai.khung.xuong.va.ung.dungluan.van.thac.si.nghien.cuu.nhan.dang.mot.so.trang.thai.khung.xuong.va.ung.dungluan.van.thac.si.nghien.cuu.nhan.dang.mot.so.trang.thai.khung.xuong.va.ung.dungluan.van.thac.si.nghien.cuu.nhan.dang.mot.so.trang.thai.khung.xuong.va.ung.dung 62 DANH MỤC TÀI LIỆU THAM KHẢO [1] I Cohen and H Li, "Inference of Human Postures by Clasification of 3D Human Body Shape," in IEEE International Workshop on Analysis and Modeling of Faces and Gestures, IOCV 2003, 2003 [2] H.-C Mo, J.-J Leou and C.-S Lin, "Human Behavior Analysis Using Multiple 2D Features and Multicategory Support Vector Machine," MVA 2009 APR Conference on Machine Vision Applications, Yokohama, 2009 [3] Z L Haiyong Zhao, "Human Action Recognition Based on Non-linear SVM Decision Tree," pp 7: 2461-2468, 2011 [4] T.-L Le, M.-Q Nguyen and T.-T.-M Nguyen, "Human posture recognition using human skeleton," IEEE, pp 340-345, 2013 [5] O Patsadu, C Nukoolkit and B Watanapa, "Human gesture recognition using Kinect camera," in 2012 Ninth International Joint Conference on Computer Science and Software Engineering, Bangkok, 2012 [6] S Saha, S Ghosh, A Konar and A K Nagar, "Gesture recognition from Indian classical dance using Kinect," in CICSYN '13 Proceedings of the 2013 Fifth International Conference on Computational Intelligence, Communication Systems and Networks, Kolkata, 2013 [7] J C S Jacques Jr., L Dihl, C R Jung, M R Thielo R Keshet, S R Musse, " HUMAN UPPER BODY IDENTIFICATION FROM IMAGES" Hewlett-Packard Brasil Ltda using incentives of Brazilian Informatics Law (Law n 8.2.48 of 1991) [8] Greg Mori, Xiaofeng Ren, Alexei A Efros and Jitendra Malik, " Recovering Human Body Configurations: Combining Segmentation and Recognition" luan.van.thac.si.nghien.cuu.nhan.dang.mot.so.trang.thai.khung.xuong.va.ung.dungluan.van.thac.si.nghien.cuu.nhan.dang.mot.so.trang.thai.khung.xuong.va.ung.dungluan.van.thac.si.nghien.cuu.nhan.dang.mot.so.trang.thai.khung.xuong.va.ung.dungluan.van.thac.si.nghien.cuu.nhan.dang.mot.so.trang.thai.khung.xuong.va.ung.dungluan.van.thac.si.nghien.cuu.nhan.dang.mot.so.trang.thai.khung.xuong.va.ung.dungluan.van.thac.si.nghien.cuu.nhan.dang.mot.so.trang.thai.khung.xuong.va.ung.dungluan.van.thac.si.nghien.cuu.nhan.dang.mot.so.trang.thai.khung.xuong.va.ung.dungluan.van.thac.si.nghien.cuu.nhan.dang.mot.so.trang.thai.khung.xuong.va.ung.dung download by : skknchat@gmail.com luan.van.thac.si.nghien.cuu.nhan.dang.mot.so.trang.thai.khung.xuong.va.ung.dungluan.van.thac.si.nghien.cuu.nhan.dang.mot.so.trang.thai.khung.xuong.va.ung.dungluan.van.thac.si.nghien.cuu.nhan.dang.mot.so.trang.thai.khung.xuong.va.ung.dungluan.van.thac.si.nghien.cuu.nhan.dang.mot.so.trang.thai.khung.xuong.va.ung.dungluan.van.thac.si.nghien.cuu.nhan.dang.mot.so.trang.thai.khung.xuong.va.ung.dungluan.van.thac.si.nghien.cuu.nhan.dang.mot.so.trang.thai.khung.xuong.va.ung.dungluan.van.thac.si.nghien.cuu.nhan.dang.mot.so.trang.thai.khung.xuong.va.ung.dungluan.van.thac.si.nghien.cuu.nhan.dang.mot.so.trang.thai.khung.xuong.va.ung.dung 63 [9] Richard Yi Da Xu, Michael Kemp, " MULTIPLE CURVATURE BASED APPROACH TO HUMAN UPPER BODY PARTS DETECTION WITH CONNECTED ELLIPSE MODEL FINE-TUNING" [10] Paul Viola, Michael Jones , " Rapid Object Detection using a Boosted Cascade of Simple Features" [11] Jean-Yves Bouguet, “Pyramidal Implementation of the Lucas Kanade Feature Tracker Description of the algorithm” [12] Stauffer, C., & Grimson, W E L (1999), “Adaptive Background Mixture Models for Real-time Tracking,” IEEE Computer Society Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, IEEE, vol [13] Polana, R., & Nelson, R (1994), “Low Level Recognition of Human Motion,” In Proceedings of the 1994 IEEE Workshop on Motion of Non-Rigid and Articulated Objects, IEEE, pp 77-82 [14] Comaniciu, D., Ramesh, V., & Meer, P (2003), “Kernel-based Object Tracking,” IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, 25(5), pp 564-577 [15] Cheng, H Y., & Hwang, J N (2009), “Adaptive Particle Sampling and Adaptive Appearance for Multiple Video Object Tracking,” Signal Processing, Elsevier, 89(9), pp 1844-1849 [16] Kim, W., Lee, J., Kim, M., Oh, D., & Kim, C (2010), “Human Action Recognition using Ordinal Measure of Accumulated Motion,” EURASIP journal on Advances in Signal Processing, vol [17] Panahandeh, G., Mohammadiha, N., Leijon, A., & Handel, P (2013), "Continuous Hidden Markov Model for Pedestrian Activity Classification and Gait Analysis", IEEE T Instrumentation and Measurement, 62(5), pp 1073-1083 luan.van.thac.si.nghien.cuu.nhan.dang.mot.so.trang.thai.khung.xuong.va.ung.dungluan.van.thac.si.nghien.cuu.nhan.dang.mot.so.trang.thai.khung.xuong.va.ung.dungluan.van.thac.si.nghien.cuu.nhan.dang.mot.so.trang.thai.khung.xuong.va.ung.dungluan.van.thac.si.nghien.cuu.nhan.dang.mot.so.trang.thai.khung.xuong.va.ung.dungluan.van.thac.si.nghien.cuu.nhan.dang.mot.so.trang.thai.khung.xuong.va.ung.dungluan.van.thac.si.nghien.cuu.nhan.dang.mot.so.trang.thai.khung.xuong.va.ung.dungluan.van.thac.si.nghien.cuu.nhan.dang.mot.so.trang.thai.khung.xuong.va.ung.dungluan.van.thac.si.nghien.cuu.nhan.dang.mot.so.trang.thai.khung.xuong.va.ung.dung download by : skknchat@gmail.com luan.van.thac.si.nghien.cuu.nhan.dang.mot.so.trang.thai.khung.xuong.va.ung.dungluan.van.thac.si.nghien.cuu.nhan.dang.mot.so.trang.thai.khung.xuong.va.ung.dungluan.van.thac.si.nghien.cuu.nhan.dang.mot.so.trang.thai.khung.xuong.va.ung.dungluan.van.thac.si.nghien.cuu.nhan.dang.mot.so.trang.thai.khung.xuong.va.ung.dungluan.van.thac.si.nghien.cuu.nhan.dang.mot.so.trang.thai.khung.xuong.va.ung.dungluan.van.thac.si.nghien.cuu.nhan.dang.mot.so.trang.thai.khung.xuong.va.ung.dungluan.van.thac.si.nghien.cuu.nhan.dang.mot.so.trang.thai.khung.xuong.va.ung.dungluan.van.thac.si.nghien.cuu.nhan.dang.mot.so.trang.thai.khung.xuong.va.ung.dung 64 [18] Yoo, J H., Hwang, D., Moon, K Y., & Nixon, M S (2008), "Automated human recognition by gait using neural network",In Image Processing Theory, Tools and Applications, 2008 IPTA 2008 First Workshops on, IEEE, pp 1-6 [19] Dikovski, B., Madjarov, G., & Gjorgjevikj, D (2014), "Evaluation of different feature sets for gait recognition using skeletal data from Kinect", Information and Communication Technology, Electronics and Microelectronics (MIPRO), 2014 37th International Convention on, pp 1304-1308 [20].TS Lê Thị Kim Nga (2017), “Bài giảng Xử lý ảnh”, Trường Đại học Qui Nhơn [21].PGS.TS Đỗ Năng Toàn (2010), “Bài giảng Xử lý ảnh”, Hà Nội: Học viện Cơng nghệ bưu viễn thông [22].Nguyễn Tường Thành, Nguyễn Đăng Tuyên, Lê Dũng, Phạm Thành Công(2016), “Ứng dụng Camera Kinect xây dựng mơ hình chấm điểm động tác võ cổ truyền Việt Nam”, Tạp chí khoa học cơng nghệ, Đại học Đà Nẵng [23] Hồ Viết Hà, Trần Anh Vũ, Ngô Văn Sỹ, Huỳnh Hữu Hưng, Đặng Văn Đàng(2016), “Phân tích dáng dựa thông tin độ sâu”, Kỷ yếu Hội nghị Khoa học Quốc gia lần thứ IX ―Nghiên cứu ứng dụng Công nghệ thông tin (FAIR'9)‖; Cần Thơ, ngày 4-5/8/2016 [24] Phạm Nguyên Khang, Huỳnh Nhật Minh, Võ Trí Thức, Phạm Thế Phi, “Nhận dạng ngôn ngữ dấu hiệu với camera Kinect đặc trưng Gist”, Tạp chí Khoa học – Trường Đại học Cần Thơ, Số chuyên đề: Công nghệ thông tin(2015): 113 – 120 [25] Đ T Nghị P N Khang, “Phương pháp đánh giá hiệu giải thuật học có giám sát,” Giáo trình nguyên lý máy học, Cần Thơ, Đại luan.van.thac.si.nghien.cuu.nhan.dang.mot.so.trang.thai.khung.xuong.va.ung.dungluan.van.thac.si.nghien.cuu.nhan.dang.mot.so.trang.thai.khung.xuong.va.ung.dungluan.van.thac.si.nghien.cuu.nhan.dang.mot.so.trang.thai.khung.xuong.va.ung.dungluan.van.thac.si.nghien.cuu.nhan.dang.mot.so.trang.thai.khung.xuong.va.ung.dungluan.van.thac.si.nghien.cuu.nhan.dang.mot.so.trang.thai.khung.xuong.va.ung.dungluan.van.thac.si.nghien.cuu.nhan.dang.mot.so.trang.thai.khung.xuong.va.ung.dungluan.van.thac.si.nghien.cuu.nhan.dang.mot.so.trang.thai.khung.xuong.va.ung.dungluan.van.thac.si.nghien.cuu.nhan.dang.mot.so.trang.thai.khung.xuong.va.ung.dung download by : skknchat@gmail.com luan.van.thac.si.nghien.cuu.nhan.dang.mot.so.trang.thai.khung.xuong.va.ung.dungluan.van.thac.si.nghien.cuu.nhan.dang.mot.so.trang.thai.khung.xuong.va.ung.dungluan.van.thac.si.nghien.cuu.nhan.dang.mot.so.trang.thai.khung.xuong.va.ung.dungluan.van.thac.si.nghien.cuu.nhan.dang.mot.so.trang.thai.khung.xuong.va.ung.dungluan.van.thac.si.nghien.cuu.nhan.dang.mot.so.trang.thai.khung.xuong.va.ung.dungluan.van.thac.si.nghien.cuu.nhan.dang.mot.so.trang.thai.khung.xuong.va.ung.dungluan.van.thac.si.nghien.cuu.nhan.dang.mot.so.trang.thai.khung.xuong.va.ung.dungluan.van.thac.si.nghien.cuu.nhan.dang.mot.so.trang.thai.khung.xuong.va.ung.dung luan.van.thac.si.nghien.cuu.nhan.dang.mot.so.trang.thai.khung.xuong.va.ung.dungluan.van.thac.si.nghien.cuu.nhan.dang.mot.so.trang.thai.khung.xuong.va.ung.dungluan.van.thac.si.nghien.cuu.nhan.dang.mot.so.trang.thai.khung.xuong.va.ung.dungluan.van.thac.si.nghien.cuu.nhan.dang.mot.so.trang.thai.khung.xuong.va.ung.dungluan.van.thac.si.nghien.cuu.nhan.dang.mot.so.trang.thai.khung.xuong.va.ung.dungluan.van.thac.si.nghien.cuu.nhan.dang.mot.so.trang.thai.khung.xuong.va.ung.dungluan.van.thac.si.nghien.cuu.nhan.dang.mot.so.trang.thai.khung.xuong.va.ung.dungluan.van.thac.si.nghien.cuu.nhan.dang.mot.so.trang.thai.khung.xuong.va.ung.dung