Tóm tắt Luận án Tiến sĩ Kỹ thuật: Nghiên cứu biểu diễn và nhận dạng đối tượng chuyển động dựa trên đại số hình học bảo giác và học máy

Mục tiêu của luận án là nghiên cứu đại số hình học bảo giác để biểu diễn các đối tượng chuyển động phức tạp trong không gian. Trên cơ sở đó, đề xuất mô hình kết hợp đại số hình học bảo giác với học máy để nâng cao hiệu quả nhận dạng các đối tượng chuyển động trong không gian và hành động của con người.
Nội dung trích xuất từ tài liệu:
Tóm tắt Luận án Tiến sĩ Kỹ thuật: Nghiên cứu biểu diễn và nhận dạng đối tượng chuyển động dựa trên đại số hình học bảo giác và học máy BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO ĐẠI HỌC ĐÀ NẴNG NGUYỄN NĂNG HÙNG VÂNNGHIÊN CỨU BIỂU DIỄN VÀ NHẬN DẠNG ĐỐI TƯỢNG CHUYỂN ĐỘNG DỰA TRÊNĐẠI SỐ HÌNH HỌC BẢO GIÁC VÀ HỌC MÁY Chuyên ngành: KHOA HỌC MÁY TÍNH Mã số: 62 48 01 01 TÓM TẮT LUẬN ÁN TIẾN SĨ KỸ THUẬT Đà Nẵng - 2021 Công trình được hoàn thành tại: ĐẠI HỌC ĐÀ NẴNGNgười hướng dẫn khoa học: 1. PGS.TS. Kanta Tachibana 2. TS. Phạm Minh TuấnPhản biện 1: ………………………..……………………Phản biện 2: ………………………..……………………Phản biện 3: ………………………..……………………Luận án sẽ được bảo vệ trướcHội đồng chấm luận án cấp Đại học Đà NẵngVào hồi …... giờ ....... ngày ........tháng …… năm …….Có thể tìm hiểu luận án tại: - Thư viện Quốc gia Việt Nam; - Trung tâm Thông tin Học liệu và Truyền thông, ĐH Đà Nẵng 1 MỞ ĐẦU Ngày nay, khoa học và công nghệ phát triển đã tạo ra một khối lượng dữ liệu lớn từ các hệthống giao dịch điện tử, hệ thống lưu trữ dữ liệu đa phương tiện và các ứng dụng của cảm biến tronginternet vạn vật (internet of things). Sự phát triển công nghệ đã thúc đẩy các nhà nghiên cứu chuyểntừ thu, nhận dữ liệu ở mức thấp sang nghiên cứu tích hợp mức cao có khả năng phân tích, nhận dạngvà dự báo các vấn đề có thể xảy ra. Do đó, ngày càng nhiều bài toán thực tế được giải quyết, đặc biệtlà lĩnh vực nhận dạng đối tượng chuyển động trong không gian để hỗ trợ cho các hệ thống an ninh,ngôi nhà thông mình, bệnh viện thông minh, v.v. và trí tuệ nhân tạo. Dữ liệu sinh ra trong các hệ thống ngày càng lớn và phức tạp, trong khi đó các mô hình họcmáy thường sử dụng các phép biến đổi tuyến tính để biểu diễn dữ liệu và giả sử dữ liệu phân phốitrên mặt phẳng, nên trường hợp dữ liệu được phân bố dạng cong hoặc siêu cầu của đối tượng chuyểnđộng trong không gian thì kết quả xử lý không cao. Vì vậy, luận án đề xuất nghiên cứu biểu diễn đốitượng chuyển động dựa trên đại số hình học bảo giác (CGA) để nhận dạng hành động con người.CGA được mở rộng từ không gian thực chiều bằng cách thêm hai vectơ cơ sở và sử dụng phépbiến đổi để chuyển các vectơ trong không gian thực thành tập hợp điểm trong không gian CGA. Dữliệu phân bố phức tạp trong không gian được tối ưu bằng phương pháp xấp xỉ dữ liệu dạng siêu phẳnghoặc siêu cầu và một vectơ trong không gian CGA được biểu diễn dưới dạng là một điểm, mặt phẳng,siêu phẳng hoặc siêu cầu. Vì vậy, sử dụng CGA để biểu diễn các đối tượng chuyển động là rất đơngiản và chính xác.1. Mục tiêu nghiên cứu Mục tiêu của luận án là nghiên cứu đại số hình học bảo giác để biểu diễn các đối tượng chuyểnđộng phức tạp trong không gian. Trên cơ sở đó, đề xuất mô hình kết hợp đại số hình học bảo giác vớihọc máy để nâng cao hiệu quả nhận dạng các đối tượng chuyển động trong không gian và hành độngcủa con người. Đặc biệt, luận án tập trung vào các vấn đề nghiên cứu sau đây: - Thứ nhất, luận án nghiên cứu tổng quan về biểu diễn dữ liệu trong không gian và phương pháp biểu diễn dữ liệu trong học máy. Tổng quan về đại số hình học, đại số hình học bảo giác và tìm hiểu về một số mô hình học máy được sử dụng phổ biến hiện nay. - Thứ hai, luận án nghiên cứu và đề xuất kết đại số hình học bảo giác với học máy để phân cụm dữ liệu cho mô hình Markov ẩn huấn luyện và nhận dạng. - Thứ ba, từ những ưu điểm của đại số hình học bảo giác để biểu diễn đối tượng chuyển động trong không gian, luận án đề xuất sử dụng CGA thay thế cho PCA để tối ưu hóa dữ liệu trong mô hình học máy PCR và áp dụng cho nhận dạng hành động con người. - Thứ tư, luận án đề xuất giảm chiều dữ liệu bằng phương pháp trích chọn đặc trưng sử 2 dụng đại số hình học bảo giác và kết hợp với mạng nơ ron hồi quy (RNN) để nhận dạng hành động con người. - Thứ năm, luận án kiểm chứng các mô hình đề xuất bằng cách xây dựng mô hình thực nghiệm dựa trên các phương pháp đề xuất để đánh giá và chọn mô hình tốt nhất. Nhằm đáp ứng hiệu quả các phương pháp được đề xuất, luận án đã tiến hành thiết lập và thửnghiệm trên bộ dữ liệu chụp chuyển động của Trường Đại học Carnegie Mellon, USA (CMU) [95]với nhiều hành động khác nhau của con người. Các thực nghiệm được tiến hành với nhiều tham sốkhác nhau để so sánh, đánh giá và phân tích các kết quả thu được để từ đó đưa ra hướng nghiên cứuphù hợp cho luận án.2. Cấu trúc của Luận án Trên cơ sở các nhiệm vụ nghiên cứu, để đạt mục tiêu đề ra và đảm bảo tính hợp lý của vấn đềnghiên cứu, ngoài phần mở đầu, phần kết luận và hướng phát triển, luận án được cấu trúc với bachương và nội dung chính của các chương như sau: Chương 1. Phương pháp biểu diễn đối tượng chuyển động trong học máy. Giới thiệu tổngquan về phương pháp biểu diễn dữ liệu trong không gian và phương pháp biểu diễn dữ liệu trong họcmáy, trong đó chú trọng vào phương pháp biểu diễn đối tượng chuyển động bằng cách sử dụng đạisố hình học bảo giác. Chương 2. Đề xuất phương pháp biểu diễn đối tượng chuyển động dựa trên đại số hìnhhọc bảo giác. Trình bày về đại số hình học với các toán tử, phép phản xạ và phép quay được sử dụngđể giải quyết các vấn đề trong không gian nhiều chiều; đại số hình học bảo giác giới thiệu về phươngpháp xấp xỉ siêu phẳng và siêu cầu. Trình bày các đề xuất áp dụng đại số hình học bảo giác để biểudiễn đối tượng chuyển động trong không gian. Trong đó, tập trung vào đề xuất kết hợp đại số hìnhhọc bảo giác với mô hình hỗn hợp Gauss và lượng tử hóa vectơ để phân cụm dữ liệu, phương phápkết hợp CGA với PCR để p ...