TAILIEUCHUNG - Tối ưu bài toàn phân loại hành động dựa vào đặc trưng mới

Bài viết Tối ưu bài toàn phân loại hành động dựa vào đặc trưng mới trình bày việc đề xuất giải pháp phân loại hành động dựa vào sự kết hợp giữa OpenPose và LSTM. Tác giả đề xuất giải pháp tối ưu bằng cách thêm các đặc trưng mới để nâng cao hiệu quả của mô hình. | Tuyển tập Hội nghị Khoa học thường niên năm 2021. ISBN 978-604-82-5957-0 TỐI ƯU BÀI TOÀN PHÂN LOẠI HÀNH ĐỘNG DỰA VÀO ĐẶC TRƯNG MỚI Phạm Trí Công Trường Đại học Thủy lợi email phtcong@ 1. GIỚI THIỆU Bước 2 Các frame riêng lẻ được trích chọn 18 điểm quan trọng của cơ thể dựa vào thư Phân loại hành động người là một trong viện OpenPose. Đến bước 3 18 điểm của cơ những bài toán đã được nghiên cứu từ lâu. Với đầu vào là một video dựa vào các đặc thể được sử dụng để tạo ra các đặc trưng mới trưng của các frame liên tiếp nhau giải pháp tùy theo kịch bản. Cuối cùng các đặc trưng phải phân loại thành các hành động. Một mới và đặc trưng của 18 điểm được sử dụng trong những vấn đề gặp phải đối với bài toán để huấn luyện module LSTM trong quá trình này là có một số hành động hay bị phân loại training. Ở giai đoạn phân loại mô hình nhầm sang hành động khác do sự tương tự về LSTM đã được huấn luyện sẽ sử dụng đầu tư thế. Ví dụ hành động đứng yên hay bị vào là các đặc trưng để phân loại hành động nhầm với hành động đi bộ. Trong nghiên cứu thành một trong năm hành động. này tác giả đề xuất giải pháp phân loại hành động dựa vào sự kết hợp giữa OpenPose và LSTM. Tác giả đề xuất giải pháp tối ưu bằng cách thêm các đặc trưng mới để nâng cao hiệu quả của mô hình. Nghiên cứu sử dụng bộ dữ liệu gồm 2022 video để huấn luyện và đánh giá mô hình đề xuất. Kết quả là giải pháp tối ưu đề xuất giúp tăng độ chính xác mean recall. Hình 1. Kiến trúc hệ thống phân loại 2. PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU hành động người bằng video Phân loại hành động bằng video đã được Trong nghiên cứu này ở bước ba nhiều nhà nghiên cứu thực hiện với nhiều kỹ Transform tác giả dựa vào phân tích đặc trưng thuật khác nhau. Có nhiều giải pháp sử dụng giữa các tư thế để tạo ra các đặc trưng mới kỹ thuật học sâu để phân loại 1 2 . Có kỹ như khoảng cách giữa các bàn tay bàn chân thuật kết hợp giữa học sau và LSTM để phân đầu gối đầu gối với cổ vai bàn chân với cổ và loại 3 4 . Có kỹ thuật sử dụng kết hợp vai. Để .

• Cơ sở dữ liệu
• Phân loại hành động người
• Phân loại hành động người bằng video
• Thiết lập thông số thực nghiệm
• Huấn luyện module LSTM
• Cơ sở dữ liệu hành động người
• Luận văn Thạc sĩ Kinh tế
• Quản lý công
• Ý định phân loại chất thải
• Phân loại chất thải rắn sinh hoạt
• Chất thải rắn
• Hành vi phân loại chất thải rắn
• Hành vi phân loại rác
• Hệ điều hành
• Bài giảng Hệ điều hành
• Nguyên lý hoạt động hệ điều hành
• Phân loại hệ điều hành
• Hệ điều hành một người dùng
• Hệ điều hành nhiều người dùng
• Tạp chí khoa học
• Hành động ngôn ngữ chửi mắng
• Ngôn ngữ Tiếng Việt
• Phân loại ngôn ngữ chửi mắng
• Văn hóa mắng chửi của người Việt
• Xử lý rác thải sinh hoạt
• Quản lý chất thải rắn
• Phân tích hành vi của người dân
• Nghiên cứu y học
• Đặc điểm lâm sàng bệnh động kinh
• Chăm sóc người bệnh động kinh
• Phân Loại cơn động kinh
• Rối loạn hành vi
• Mạng giám sát hành vi
• Công nghệ WIFI
• Thuật toán học máy cây quyết định
• Dữ liệu gia tốc ba trục
• Mô hình phân loại hành động