Hình 23a. Kết quả đạt được
Phần mềm có thể nhận diện được 5 cử chỉ tay đã được khai báo biến gồm 5 chữ L, E,B,V và E gồm:
CHƯƠNG 3 : KẾT LUẬN
Tổng quan : Phần mềm cơ bản có thể nhân diện được 5 ký tự tay trong bản chữ
cái của người khuyết tật, sử dụng đơn giản dễ dàng.
3.1. Đánh giá về cơ sở lý thuyết trong nghiên cứu
Qua nghiên cứu giúp tôi nắm bắt được cấu trúc mạng nơ ron trong “neural network” và bộ mơ hình “CNN” đặc biệt là mơ hình VGG16 trong học máy, hiểu được các phân lớp nền và các quá trình dữ liệu được học qua các lớp. Ngồi ra cịn có thể cơ bản năm được một vài vấn đề từ các thuật tốn liên quan đến trí tuệ con người, từ những nghiên cứu và thực nghiệm trên có thể áp dụng vào nhiều lĩnh vực khác địi hỏi sự chính xác cáo mà con người khó có thể làm được
3.2. Đánh giá về phần mơ hình sau khi train.
Mơ hình đạt được chỉ số chính xác như mong đơi, khơng xảy ra vấn đề gì khi train, dễ dàng sử dụng cũng như lưu trữ.
3.3. Đánh giá phần mềm.
Phần mềm cơ bản có thể nhận ra được ít nhất 5 cử chỉ của người khuyết tật, có các khung vẽ rõ ràng cho người sử dụng, thể hiện cả ảnh sau khi chuyển đổi qua camera và ảnh đã xóa nền của máy. Giúp cho người dùng có thể hiểu được người khuyết tật cần gì thơng qua cử chỉ tay
3.4. Điểm hạn chế.
Phần mềm tuy nhận ra được cử chỉ tay, nhưng giao diện chưa tối ưu, dễ bị ngoại cảnh ảnh hưởng. Dữ liệu cịn thơ sơ, chưa sát với thực tế, cần cãi thiện CSDL để hoàn thể phần mềm đầy đủ, mơ hình train chưa tối ưu, thời gian train cịn chậm, trong thời gian train làm lãng phí tài nguyên.
3.5.Hướng phát triển phần mềm
Phần mềm có thể thay người phiên dịch để có thể hiểu và dịch 1 cách chính xác thủ ngữ của người khuyết tật. Ngồi ra cịn có thể ứng dụng với các thiết bị nhà thơng minh để ra lệnh bằng cử chỉ tay thay vì lời nói.
Tài Liệu tham khảo
Ở bài báo cáo này tơi đã tìm hiểu thủ ngữ thơng qua “Wikipedia”, tìm kiếm dữ liệu ảnh thơng thơng qua Kaggle, thuật tốn được tìm hiểu thơng qua trang “quantri-
mang.org” và nhiều bài viết khác. Và tham khảo các bài viết, nghiên cứu tương tự trên Gifhub.
-Các hình được lấy ở trang quantrimang.vn
-Thuật tốn được tham khảo trên hand-gesture-recognition-database-with-cnn.com
- Các thông tin khác lấy trên các bài báo cáo của các nhóm nghiêm cứu thuộc Đại học quốc gia Hồ Chí Minh và Hà Nội