Tổng quan về đề tài:Các ứng dụng:• Nhận dạng hành vi bất thường như ngã, đột quỵ, hỗ trợ con người trong việc giám sát, đưa ra cảnh báo• Giám sát an ninh: khi có các hành vi như đánh nha
Nhận diện phát hành vi người Giảng viên hướng dẫn: TS Nguyễn Xuân Thuận Nhóm :9 Sinh viên thực : Đào Tiến Dũng - 20194969 Ngô Văn Vũ - 20195235 Tổng quan đề tài: • Mơ hình dự đốn tư người từ hình ảnh, video cách dự đốn điểm thể người, từ nhận diện hành vi tương ứng Tổng quan đề tài: Các ứng dụng: • Nhận dạng hành vi bất thường ngã, đột quỵ, hỗ trợ người việc giám sát, đưa cảnh báo • Giám sát an ninh: có hành vi đánh nhau, đập phá đồ, xâm nhập vào vùng cấm, đưa cảnh báo • Điều khiển thiết bị thông minh cử tay, khuôn mặt Cơng cụ sử dụng: • Ngơn ngữ lập trình python, IDE Pycharm • Google Colab • Framework Mediapipe • Mạng LSTM Tạo liệu: 3.1 Sử dụng Framework mediapipe để trích xuất điểm thể người trình lấy liệu + Đối với khn mặt framework trích xuất tọa 468 điểm khuôn mặt: + Đối với bàn tay, ta thu tọa độ 21 điểm bàn tay: Tạo liệu: 3.1 Sử dụng Framework mediapipe để trích xuất điểm thể người trình lấy liệu + Đối với thể trích xuất 33 điểm: Tạo liệu: Chương trình: Nguồn liệu 3.2 Tạo data • Ở ta có hành động : ‘hello’, ‘thanks’, ‘I love you’ • Lấy liệu: • Tạo đường dẫn thư mục lưu liệu Nguồn liệu 3.2 Tạo data • Vecto hố chia liệu: 10 Train Model • Sử dụng thư viện tensorflow keras để train model • Thêm lớp mạng 11 Train Model • Đầu vào ma trận có kích thước (30,1662) • Lưu model 12 Đánh giá kết 13 Đánh giá kết 14 Đánh giá kết 15 THANK YOU ! 16