Nghiên cứu về biểu diễn và nhận dạng đối tượng chuyển động dựa trên đại số hình học bảo giác
MỤC LỤC
DANHM CB NG ỤC ẢOGIÁC BI U ỂU DIỄN VÀ NHẬN
B ngả nghiên cứu được trình bày trong luận án là 3.2:B ngsoả nghiên cứu được trình bày trong luận án là sánhk tết quả nghiên cứu được trình bày trong luận án là quả nghiên cứu được trình bày trong luận án lành nận án là d nghànhạm đ ngkhis d ngột số kết quả nghiên ử dụng. B ngả nghiên cứu được trình bày trong luận án là 3.5:B ngả nghiên cứu được trình bày trong luận án là t ngổi h pợc trình bày trong luận án là k tết quả nghiên cứu được trình bày trong luận án là qu c a cácphả nghiên cứu được trình bày trong luận án là ủa tập thể và đã được các đồng tác giả đồng ý cho sử dụng.
MỞĐ U ẦU
Mọi ọc: ramôhìnhcók tết quả nghiên cứu được trình bày trong luận án là quả nghiên cứu được trình bày trong luận án làt tố nh t.ấn Nh m đáp ng hi u qu các phằng ứu được trình bày trong luận án là ệu ả nghiên cứu được trình bày trong luận án là ươngng pháp được trình bày trong luận án làc đ xu t, lu n án đã ti nều ấn ận án là ết quả nghiên cứu được trình bày trong luận án là hànhthi t l p và th nghi m trên b d li u ch p chuy n đ ng c a Tr ng Đ i h cết quả nghiên cứu được trình bày trong luận án là ận án là ử dụng. Mọi ớng dẫn khoa ươngng pháp đ xu t này sẽ xây d ng ma tr n kho ng cáchgi a các c p kh p,ều ấn ận án là ả nghiên cứu được trình bày trong luận án là ữ ặc ớng dẫn khoa ti p đ n là l a ch n các kh p b ng cách xácết quả nghiên cứu được trình bày trong luận án là ết quả nghiên cứu được trình bày trong luận án là ọc: ớng dẫn khoa ằng đ nhphịnh ươngngsaic aủa tập thể và đã được các đồng tác giả đồng ý cho sử dụng.
TRI N ỂU DIỄN VÀ NHẬN KHAITH C ỰATRÊNĐẠI NGHI M ỆU TOÁN VÀ ĐÁNHGIÁK T ẾN QUẢOGIÁC
Mọi ữ li uệu k-means (k-means_HMM) k t h p v i HMM trong nh n d ng hànhết quả nghiên cứu được trình bày trong luận án là ợc trình bày trong luận án là ớng dẫn khoa ận án là ạm đ ngconột số kết quả nghiên ngườiikhidichuy n.ể và đã được các đồng tác giả đồng ý cho sử dụng. Mọi ơng ều ấn. Mọi ết quả nghiên cứu được trình bày trong luận án là ợc trình bày trong luận án là ớng dẫn khoa ể và đã được các đồng tác giả đồng ý cho sử dụng. nh nận án là d ngạm hànhđ ngột số kết quả nghiên conngườiikhidichuy n.ể và đã được các đồng tác giả đồng ý cho sử dụng. Mọi ố ầy ể và đã được các đồng tác giả đồng ý cho sử dụng. Mọi ết quả nghiên cứu được trình bày trong luận án là ả nghiên cứu được trình bày trong luận án là ận án là ạm ạm. Mọi ừ bất kỳ luận án nào khác. Một số kết quả nghiên ết quả nghiên cứu được trình bày trong luận án là ố𝑠𝑐𝑎𝑙e = 5thì. k tết quả nghiên cứu được trình bày trong luận án là quả nghiên cứu được trình bày trong luận án làc aủa tập thể và đã được các đồng tác giả đồng ý cho sử dụng. meanst tố h nơng phươngngphápđềuxu t.Tuyấn nhiên,khităngthamsố. 𝑠𝑐𝑎𝑙e = 20thì phươngng pháp k-means k t qu nh n d ng có xu hết quả nghiên cứu được trình bày trong luận án là ả nghiên cứu được trình bày trong luận án là ận án là ạm ướng dẫn khoang gi m d n,ả nghiên cứu được trình bày trong luận án là ầy vìv y k t qu t t nh t là 72.57%, nh ng phận án là ết quả nghiên cứu được trình bày trong luận án là ả nghiên cứu được trình bày trong luận án là ố ấn ư ươngng pháp đ xu t đ t ngều ấn ạm ưỡngsẽng cao nh t làấn 86,95%caoh nơng phươngngphápphânc mdụng. B ng 3.2: B ng so sánh k t qu nh n d ng hành đ ng khi s d ngả nghiên cứu được trình bày trong luận án là ả nghiên cứu được trình bày trong luận án là ết quả nghiên cứu được trình bày trong luận án là ả nghiên cứu được trình bày trong luận án là ận án là ạm ột số kết quả nghiên ử dụng. Mọi CGAclusteringvàthu ttoánận án là k-meanstrongHMM. Mọi Sốscale k-means-. Tạm ớng dẫn khoa ữ ệu ớng dẫn khoa ột số kết quả nghiên ứu được trình bày trong luận án là ạm ỷ lệ nhậndạng. Mọi ệu ố ết quả nghiên cứu được trình bày trong luận án là ả nghiên cứu được trình bày trong luận án là ố nh tt khi s c mấn ố ụng. Mọi cógiátrịnhtừ bất kỳ luận án nào khác. Một số kết quả nghiên3đ nết quả nghiên cứu được trình bày trong luận án là 5. K tqu t B ngết quả nghiên cứu được trình bày trong luận án là ả nghiên cứu được trình bày trong luận án là ừ bất kỳ luận án nào khác. Mọi ấn ệu ẫn khoa ết quả nghiên cứu được trình bày trong luận án là ả nghiên cứu được trình bày trong luận án là ố ơng ọc: ấn c là 120ả nghiên cứu được trình bày trong luận án là khung hình, đi u này cũng cho th y vi c ch n tham s scale đã ti tều ấn ệu ọc: ố ết quả nghiên cứu được trình bày trong luận án là ki mđệu ược trình bày trong luận án làcr tnhi ukhôngấn ều gianbột số kết quả nghiênnhớng dẫn khoanh ngư k tết quả nghiên cứu được trình bày trong luận án làquả nghiên cứu được trình bày trong luận án lành nận án là d ngv nr tcao.ạm ẫn khoa ấn. 3.2.2 Đánhgiák tết quả nghiên cứu được trình bày trong luận án là quả nghiên cứu được trình bày trong luận án là. Lu n án đã ti n hành th c nghi m mô hình đ xu t CGA_Clustering k tận án là ết quả nghiên cứu được trình bày trong luận án là ệu ều ấn ết quả nghiên cứu được trình bày trong luận án là. Mọi ột số kết quả nghiên. cáckh pxớng dẫn khoa ươngng.Quaquátrìnhth cnghi mệu lu n ánận án là rútra m tột số kết quả nghiên sốnh n xét nhận án là ưsau:. Mọi ứu được trình bày trong luận án là ều ấn. Mọi d li u k t h p CGA và vector quantization) k t h p v i HMM đữ ệu ết quả nghiên cứu được trình bày trong luận án là ợc trình bày trong luận án là ết quả nghiên cứu được trình bày trong luận án là ợc trình bày trong luận án là ớng dẫn khoa ể và đã được các đồng tác giả đồng ý cho sử dụng. Một số kết quả nghiên (2.51) là kho ng cách m t đi m đ n m t đi m trong không gian th c, nênả nghiên cứu được trình bày trong luận án là ột số kết quả nghiên ể và đã được các đồng tác giả đồng ý cho sử dụng. Mọi ết quả nghiên cứu được trình bày trong luận án là ột số kết quả nghiên ể và đã được các đồng tác giả đồng ý cho sử dụng. Mọi tr người h pợc trình bày trong luận án là cácđ iố t ngược trình bày trong luận án là chuy nể và đã được các đồng tác giả đồng ý cho sử dụng. Mọi đ ngột số kết quả nghiên quaydữli uphânệu b d ngố ạm siêuc uầy thìph ngương phápnày. bi uể và đã được các đồng tác giả đồng ý cho sử dụng. Mọi di nkhôngễn chínhxác.Vìv y,ận án là vi cệu xácđ nhịnh phươngngsaib ngằng cácht i uố ư hóa kho ng cáchả nghiên cứu được trình bày trong luận án là. Một số kết quả nghiên ể và đã được các đồng tác giả đồng ý cho sử dụng. Mọi ết quả nghiên cứu được trình bày trong luận án là ột số kết quả nghiên ơng ể và đã được các đồng tác giả đồng ý cho sử dụng. Mọi ặc ẳng ặc ầy trongkhônggianCGAlàr tấn phùh pợc trình bày trong luận án là v iớng dẫn khoa cácđ iố tược trình bày trong luận án làngchuy nể và đã được các đồng tác giả đồng ý cho sử dụng. Mọi đ ngtrongkhônggian.ột số kết quả nghiên 3.4 Nh nận án là d nghànhđ ngd aạm ột số kết quả nghiên vàophươngngphápCGAk tết quả nghiên cứu được trình bày trong luận án là h pv iRNNợc trình bày trong luận án là ớng dẫn khoa. Mọi ết quả nghiên cứu được trình bày trong luận án là ợc trình bày trong luận án là ớng dẫn khoa ươngng pháp đ xu t trích ch nều ấn ọc:. Mọi ết quả nghiên cứu được trình bày trong luận án là ợc trình bày trong luận án là ớng dẫn khoa ận án là ạm ột số kết quả nghiên ườii, mô hìnhth cnghi mệu được trình bày trong luận án làctrìnhbàyt iạmHình2.17. 3.4.1 K tết quả nghiên cứu được trình bày trong luận án là quả nghiên cứu được trình bày trong luận án làth cnghi mệu. Một số kết quả nghiên ả nghiên cứu được trình bày trong luận án là ớng dẫn khoa ột số kết quả nghiên placingTee, putt,run,swing,walk),trênm iỗnhànhđ ngột số kết quả nghiên cónhi uều khunghìnhvàtrongm iỗn khunghìnhcó41kh pớng dẫn khoa ch aứu được trình bày trong luận án là t ađọc: ột số kết quả nghiên3D.Th cnghi mệu đ cược trình bày trong luận án là ti nết quả nghiên cứu được trình bày trong luận án là hànhb ngằng cáchchos chi utănố ều.
TÀILI U ỆU TOÁN THAMKH O ẢOGIÁC
Shah , "Human Activity Recognition using Deep NeuralNetworkwithContextualInformation,"inProceedingsofthe12thInter national Joint Conference on Computer Vision, Imaging and ComputerGraphics TheoryandApplications(VISIGRAPP2017),U.S.A,2017. Zia Uddin, Weria Khaksar and; Jim Torresen, "Activity RecognitionUsing Deep Recurrent Neural Network on Translation and Scale-InvariantFeatures," in Activity Recognition Using Deep Recurrent Neural Network onTranslationandScale-InvariantFeatures,2018.