BỘ KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ
HỆ THỐNG THÔNG TIN KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ

Các nhiệm vụ khác
liên kết website
Lượt truy cập
 Lượt truy cập :  18,477,808
  • Ứng dụng kết quả thực hiện nhiệm vụ

102.01-2017.12

2021-52-1526/KQNC

Nâng cao hiệu quả nhận dạng hoạt động của người sử dụng kỹ thuật biểu diễn đa tạp và học sâu trên dữ liệu đa thể thức

Viện nghiên cứu quốc tế về thông tin đa phương tiện, truyền thông và ứng dụng

Bộ Giáo dục và Đào tạo

Quốc gia

TS. Nguyễn Văn Tới

TS. Trần Thị Thanh Hải, PGS.TS. Lê Thị Lan, TS.Vũ Hải, TS. Nguyễn Thị Thuỷ, TS. Đinh Viết Sang, TS. Nguyễn Thị Oanh, ThS. Đoàn Thị Hương Giang, ThS. Phạm Anh Tuấn, ThS. Phạm Đình Tân

Khoa học máy tính

12/2017

12/2020

10/08/2021

2021-52-1526/KQNC

15/10/2021

Đề tài đã đề xuất các phương pháp nhận dạng hoạt động của người dựa trên việc kết hợp nhiều kênh thông tin như ảnh RGB, khung xương, thông tin gia tốc sử dụng kỹ thuật học sâu. Đề tài cũng đã tiến hành thiết lập hệ thống cho phép thu thập dữ liệu về hoạt động của người trong nhà trong đó có hai loại hoạt động là bình thường và bất thường. Hệ thống bao gồm mạng 7 cảm biến Kinect và 2 cảm biến gia tốc. Nhóm nghiên cứu đã tiến hành thu thập một cơ sở dữ liệu đa thể thức, đa góc nhìn về hoạt động từ 50 người tham gia (CMDFALL). Cơ sở dữ liệu này đã được gán nhãn và phục vụ cộng đồng nghiên cứu đánh giá, thử nghiệm các phương pháp nhận dạng hoạt động của người.
19787

Đa tạp; Dữ liệu đa thể thức; Học sâu; Nhận dạng hoạt động

Ứng dụng

Đề tài KH&CN

Khoa học kỹ thuật và công nghệ,

Số lượng công bố trong nước: 0

Số lượng công bố quốc tế: 0

Không

Không