Chia sẻ đồ án, luận văn ngành công nghệ thông tin miễn phí
Nội quy chuyên mục: - Hiện nay có khá nhiều trang chia sẻ Tài liệu nhưng mất phí, đó là lý do ket-noi mở ra chuyên mục Tài liệu miễn phí.

- Ai có tài liệu gì hay, hãy đăng lên đây để chia sẻ với mọi người nhé! Bạn chia sẻ hôm nay, ngày mai mọi người sẽ chia sẻ với bạn!
Cách chia sẻ, Upload tài liệu trên ket-noi

- Những bạn nào tích cực chia sẻ tài liệu, sẽ được ưu tiên cung cấp tài liệu khi có yêu cầu.
Nhận download tài liệu miễn phí
By secret_spy2710
#969019 Link tải luận văn miễn phí cho ae Kết nối

Luận văn:Ứng dụng cảm biến 3D Kinect trong nhận diện ngôn ngữ cử chỉ Tiếng Việt hỗ trợ việc giao tiếp với người khuyết tật khiếm thính :
Luận văn ThS. Kỹ thuật điện tử -- Trường Đại học Công nghệ. Đại học Quốc gia Hà Nội, 2014
Chương 1: TỔNG QUAN ......................................................................................................9
1.1 Mục tiêu và đối tượng nghiên cứu .................................................................................9
1.1.1 Nhận dạng ngôn ngữ kí hiệu Tiếng Việt.................................................................9
1.1.2 Nhận dạng tư thế bàn tay.......................................................................................10
1.2 Các nghiên cứu liên quan.............................................................................................11
1.3 Nội dung nghiên cứu ....................................................................................................14
Chương 2: MÔ HÌNH BÀN TAY .......................................................................................15
2.1 Mô hình động học của bàn tay .....................................................................................15
2.2 Xây dựng mô hình giả định bằng đồ họa máy tính......................................................16
2.2.1 Các khối hình học cơ bản......................................................................................17
2.2.2 Phương pháp xây dựng mô hình trên các thư viện phần mềm đồ họa..................19
2.3 Xác định mô hình quan sát bàn tay trên cảm biến .......................................................23
2.3.1 Tóm lược về cảm biến Kinect ...............................................................................23
2.3.2 Xác định mô hình bàn tay từ cảm biến Kinect......................................................26
Chương 3: GIẢI THUẬT NHẬN DẠNG...........................................................................30
3.1 Xây dựng hàm mục tiêu ...............................................................................................31
3.2 Nhận dạng sử dụng phương pháp tối ưu bầy đàn.........................................................32
3.2.1 Giới thiệu về giải thuật tối ưu bầy đàn PSO .........................................................33
3.2.2 Ứng dụng giải thuật tối ưu bầy đàn vào nhận dạng ..............................................38
Chương 4: TĂNG TỐC THUẬT TOÁN SỬ DỤNG KHỐI XỬ LÝ ĐỒ HỌA GPU ....39
4.1 Xử lý song song trên máy tính và tiêu chuẩn OpenCL................................................39
4.2 Tăng tốc thuật toán trên GPU.......................................................................................44
Chương 5: MÔ PHỎNG VÀ THỰC NGHIỆM ................................................................47
5.1 Mô phỏng .....................................................................................................................47
5.2 Thực nghiệm.................................................................................................................49
Chương 6: KẾT LUẬN........................................................................................................51
6.1 Tổng kết........................................................................................................................51
6.2 Hạn chế và hướng phát triển ........................................................................................51
TÀI LIỆU THAM KHẢO ...................................................................................................52
Hình 21: Đồ thị của Stenger biểu diễn sự biến thiên của hàm đánh giá mục tiêu
Chamfer Distance khi bàn tay di chuyển trong không gian.
(a) ảnh đầu vào với 2 mô hình đường biên được vẽ chồng lên, (b) kết quả tách biên của
ảnh đầu vào, (c) đồ thị biến thiên của hàm mục tiêu khi dịch chuyển mô hình giả định
trong không gian – mô hình giả định này trùng với mô hình quản sát trong hình a , (d)
đổ thị biến thiên của hàm mục tiêu khi dịch chuyển mô hình giả định có trạng thái
không giống với mô hình quan sát.
Một xu hướng mới hiện nay đó là áp dụng các thuật toán heuristic vào các bài toán tối
ưu nhằm tìm ra những giá trị gần với giá trị tối ưu. Các thuật toán xấp xỉ được phát triển để
tìm ra những lời giải tốt nằm trong một cận xấp xỉ đối với lời giải tối ưu. Trong bài toán nhận
dạng bàn tay, các phương pháp giải thống kê thường được sử dụng như giải thuật Powell [6],
giải thuật Nelder – Mead [7], hay giải thuật di truyền [8]. Trong luận văn này, chúng tui sử
dụng phương pháp tối ưu bầy đàn nhờ tốc độ hội tụ nhanh và đơn giản trong cài đặt [9].
3.2.1 Giới thiệu về giải thuật tối ưu bầy đàn PSO
Phương pháp tối ưu bầy đàn là một dạng của các thuật toán tiến hóa quần thể đã được
biết đến trước đây như thuật giải di truyền (Genetic algorithm), thuật toán đàn kiến (Ant
colony algorithm)
a) Giải thuật di truyền - GA
Giải thuật di truyền là một phân ngành của giải thuật tiến hóa vận dụng các nguyên lý
của tiến hóa như di truyền, đột biến, chọn lọc tự nhiên, và trao đổi chéo để tìm kiếm các giải
pháp tích hợp cho bài toán tối ưu. Giải thuật di truyền cũng như các thuật toán tiến hoá đều
được hình thành dựa trên một quan niệm được coi là một tiên đề phù hợp với thực tế khách
quan. Đó là quan niệm "Quá trình tiến hoá tự nhiên là quá trình hoàn hảo nhất, hợp lý nhất
và tự nó đã mang tính tối ưu". Quá trình tiến hoá thể hiện tính tối ưu ở chỗ thế hệ sau bao giờ
cũng tốt hơn thế hệ trước. Giải thuật di truyền có các khái niệm cơ bản sau:
• Cá thể, nhiễm sắc thể: Trong giải thuật di truyền, một cá thể biểu diễn một giải
pháp của bài toán. Không giống với trong tự nhiên, một cá thể có nhiều nhiễm sắc
thể (NST), ở đây ta quan niệm một cá thể có một nhiễm sắc thể. Do đó khái niệm
cá thể và nhiễm sắc thể trong giải thuật di truyền coi như là tương đương. Một
NST được tạo thành từ nhiều gen, mỗi gen có thể có các giá trị khác nhau để quy
định một tính trạng nào đó. Trong GA, một gen được coi như một phần tử trong
chuỗi NST.
• Quần thể: là một tập hợp các cá thể có cùng một số đặc điểm nào đấy. Trong giải
thuật di truyền ta quan niệm quần thể là một tập các lời giải của một bài toán.
• Chọn lọc: trong tự nhiên, quá trình chọn lọc và đấu tranh sinh tồn đã làm thay đổi
các cá thể trong quần thể. Những cá thể tốt, thích nghi được với điều kiện sống thì
có khả năng đấu tranh lớn hơn, do đó có thể tồn tại và sinh sản. Các cá thể không
thích nghi được với điều kiện sống thì dần mất đi. Dựa vào nguyên lý của quá
trình chọn lọc và đấu tranh sinh tồn trong tự nhiên, chọn lựa các cá thể trong GA
chính là cách chọn các cá thể có độ thích nghi tốt để đưa vào thế hệ tiếp theo hoặc
để cho lai ghép, với mục đích là sinh ra các cá thể mới tốt hơn. Có nhiều cách để
lựa chọn nhưng cuối cùng đều nhằm đáp ứng mục tiêu là các cá thể tốt sẽ có khả
năng được chọn cao hơn.
• Lai ghép: trong tự nhiên là sự kết hợp các tính trạng của bố mẹ để sinh ra thế hệ
con. Trong giải thuật di truyền, lai ghép được coi là một sự tổ hợp lại các tính chất
(thành phần) trong hai lời giải cha mẹ nào đó để sinh ra một lời giải mới mà có đặc
tính mong muốn là tốt hơn thế hệ cha mẹ. Đây là một quá trình xảy ra chủ yếu
trong giải thuật di truyền.
• Đột biến: là một sự biến đổi tại một ( hay một số ) gen của nhiễm sắc thể ban đầu
để tạo ra một nhiễm sắc thể mới. Đột biến có xác suất xảy ra thấp hơn lai ghép.
Đột biến có thể tạo ra một cá thể mới tốt hơn hay xấu hơn cá thể ban đầu. Tuy
nhiên trong giải thuật di truyền thì ta luôn muốn tạo ra những phép đột biến cho
phép cải thiện lời giải qua từng thế hệ.
Link Download bản DOC
Password giải nén nếu cần: ket-noi.com | Bấm trực tiếp vào Link tải, không dùng IDM để tải:

Bấm vào đây để đăng nhập và xem link!
Hình đại diện của thành viên
By rica17
#1028709 Link mới update, mời bạn xem lại bài đầu để tải
Kết nối đề xuất:
Learn Synonym
Advertisement