Link tải luận văn miễn phí cho ae
CHƢƠNG I
TỔNG QUAN VỀ NHẬN DẠNG CỬ CHỈ
Nhận dạng là một ngành thuộc lĩnh vực học máy đã có lịch sử khá lâu, trong
thập kỷ 60 của thế kỷ XX, hầu hết vấn đề nhận dạng chỉ dừng lại ở việc nghiên cứu
lí thuyết thống kê. Về sau với sự phát triển mạnh mẽ của máy tính thì phần thực
nghiệm đã trở nên đơn giản hơn. Trong bối cảnh xã hội đang phát triển từ thời kỳ
công nghiệp sang hậu công nghiệp, đối với vấn đề tự động hóa thì việc thông tin
đƣợc nhận và xử lý một cách tự động là rất cần thiết. Khuynh hƣớng này làm cho
vấn đề nhận dạng mẫu trở nên rất quan trọng trong ứng dụng kỹ thuật và trong
nghiên cứu ngày nay. Nhận dạng mẫu tích hợp hầu hết vào các hệ thống máy móc
thông minh, có khả năng tự đƣa ra quyết định để giải quyết vấn đề.
Nhận dạngnhằm mục đích phân loại dữ liệu dựa trên thông tin thống kê đƣợc
trích rút từ các mẫu có sẵn. Các mẫu cần phân loại thƣờng đƣợc biểu diễn thành các
nhóm của các dữ liệu đo đạc hay quan sát đƣợc, mỗi nhóm là một điểm ở trong một
không gian đa chiều phù hợp. Không gian đa chiều này là không gian của các đặc
tính để dựa vào đó ta có thể phân loại.
Một hệ thống nhận dạng hoàn thiện gồm một thiết bị cảm nhận (sensor) để
thu thập các quan sát cần cho việc phân loại hay miêu tả; một cơ chế trích rút đặc
trƣng (feature extraction) để tính toán các thông tin dƣới dạng số hay dạng tƣợng
trƣng (symbolic) từ các dữ liệu quan sát đƣợc; và một bộ phân loại nhằm thực hiện
công việc phân loại dựa vào các đặc tính đã đƣợc trích rút.
Việc phân loại thƣờng dựa vào sự có sẵn của một tập các mẫu mà đã đƣợc
phân loại sẵn. Tập các mẫu này đƣợc gọi là tập huấn luyện và chiến lƣợc học nhằm
phân loại mẫu vào một trong các lớp có sẵn đƣợc gọi là học có giám sát. Việc học
cũng có thể là không có giám sát, theo nghĩa là hệ thống không đƣợc cung cấp các
mẫu đƣợc đánh nhãn (phân loại) trước, mà nó phải tự đƣa ra các lớp để phân loại
dựa vào tính ổn định trong thống kê của các mẫu.
Việc phân loại thƣờng dùng một trong hai hƣớng tiếp cận sau là thống kê
(hay còn gọi là lí thuyết quyết định) và cú pháp. Nhận dạng mẫu dùng thống kê
là dựa vào các đặc tính thống kê của các mẫu, chẳng hạn các mẫu đƣợc tạo bởi
một hệ thống xác suất. Nhận dạng dùng cấu trúc là dựa vào tƣơng quan cấu trúc
giữa các mẫu.
Các ứng dụng phổ biến là nhận dạng tiếng nói tự động, phân loại văn bản
thành nhiều loại khác nhau (ví dụ : những thƣ điện tử nào là thƣ rác và không phải
thƣ rác), nhận dạng tự động các mã bƣu điện viết tay trên các bao thƣ, hay hệ thống
nhận dạng danh tính dựa vào mặt ngƣời v.v... Trong khuôn khổ luận văn này, lý
thuyết nhận dạng sẽ đƣợc áp dụng vào việc nhận dạng cử chỉ trong video ứng dụng
trong điều khiển thiết bị điện gia dụng.
1.1. Khái niệm về nhận dạng cử chỉ
Cử chỉ là tất cả các cử động của cơ thể nhằm
- Thể hiện, truyền đạt một thông tin nào đó.
- Tƣơng tác với môi trƣờng.
Cử chỉ là một phƣơng thức giao tiếp hữu hiệu giữa con ngƣời - con ngƣời.
Ngay cả đối với các giao tiếp qua giọng nói, ngƣời ta vẫn sử dụng cử chỉ để tăng
khả năng truyền thụ.
Trong tƣơng tác ngƣời - máy, một trong những cách thức hiệu quả mà máy
có thể thực hiện yêu cầu của ngƣời hay đƣa ra các đáp ứng với môi trƣờng xung
quanh là nhận ra các cử chỉ của ngƣời.
1.2. Phân loại cử chỉ:
Cử chỉ đƣợc chia thành hai loai : cử chỉ tĩnh và cử chỉ động. Một cử chỉ tĩnh
đƣợc mô tả bởi một hình trạng duy nhất của cơ thể hay một bộ phận của cơ thể.
Một cử chỉ động là một chuỗi các hình trạng liên tiếp theo một quỹ đạo nhất định.
Dựa vào các bộ phận của cơ thể, ngƣời ta phân ra các lớp cử chỉ sau :
Cử chỉ của tay và cánh tay : Trợ giúp nói bằng tay, ứng dụng trong giải
trí (trò chơi tƣơng tác), điều khiển máy móc thông qua các cử chỉ.
Dữ liệu
huấn luyện
Dữ liệu
nhận dạng
Tiền xử lý đ Tặ ríc ch trư trọ nn g
Huấn
luyện
Nhận dạng
và phân loại
Mô hình
huấn luyện
Kế quả
Phân loại
Positive
Negative
Cử chỉ của đầu và gƣơng mặt : Hƣớng nghiêng của đầu, hƣớng nhìn của
mắt, hƣớng của lông mày, độ mở của miệng đƣợc sử dụng trong các bài
toán nhận dạng cảm xúc của con ngƣời (ứng dụng trong các hệ thống giao
tiếp thông minh).
Cử chỉ của cơ thể : Theo dõi toàn bộ chuyển động của ngƣời, phân tích
chuyển động của ngƣời nhảy để sinh ra nhạc và chiếu sáng tƣơng ứng,
nhận dạng phân tích dáng đi trong huấn luyện điền kinh, v.v..
Nhƣ vậy, cử chỉ của một con ngƣời rất phong phú và đa dạng. Có nhiều cách
thức để thể hiện một cử chỉ, và một cử chỉ có thể truyền đạt nhiều thông tin khác
nhau, đƣa ra các đáp ứng khác nhau với môi trƣờng.
1.3. Mô hình bài toán nhận dạng cử chỉ:
Bài toán nhận dạng cử chỉ đƣợc chia làm các giai đoạn chính sau:
Hình 1. 1 - Sơ đồ tổng quát của bài toán nhận dạng cử chỉ
Do Drive thay đổi chính sách, nên một số link cũ yêu cầu duyệt download. các bạn chỉ cần làm theo hướng dẫn.
Password giải nén nếu cần: ket-noi.com | Bấm trực tiếp vào Link để tải:
CHƢƠNG I
TỔNG QUAN VỀ NHẬN DẠNG CỬ CHỈ
Nhận dạng là một ngành thuộc lĩnh vực học máy đã có lịch sử khá lâu, trong
thập kỷ 60 của thế kỷ XX, hầu hết vấn đề nhận dạng chỉ dừng lại ở việc nghiên cứu
lí thuyết thống kê. Về sau với sự phát triển mạnh mẽ của máy tính thì phần thực
nghiệm đã trở nên đơn giản hơn. Trong bối cảnh xã hội đang phát triển từ thời kỳ
công nghiệp sang hậu công nghiệp, đối với vấn đề tự động hóa thì việc thông tin
đƣợc nhận và xử lý một cách tự động là rất cần thiết. Khuynh hƣớng này làm cho
vấn đề nhận dạng mẫu trở nên rất quan trọng trong ứng dụng kỹ thuật và trong
nghiên cứu ngày nay. Nhận dạng mẫu tích hợp hầu hết vào các hệ thống máy móc
thông minh, có khả năng tự đƣa ra quyết định để giải quyết vấn đề.
Nhận dạngnhằm mục đích phân loại dữ liệu dựa trên thông tin thống kê đƣợc
trích rút từ các mẫu có sẵn. Các mẫu cần phân loại thƣờng đƣợc biểu diễn thành các
nhóm của các dữ liệu đo đạc hay quan sát đƣợc, mỗi nhóm là một điểm ở trong một
không gian đa chiều phù hợp. Không gian đa chiều này là không gian của các đặc
tính để dựa vào đó ta có thể phân loại.
Một hệ thống nhận dạng hoàn thiện gồm một thiết bị cảm nhận (sensor) để
thu thập các quan sát cần cho việc phân loại hay miêu tả; một cơ chế trích rút đặc
trƣng (feature extraction) để tính toán các thông tin dƣới dạng số hay dạng tƣợng
trƣng (symbolic) từ các dữ liệu quan sát đƣợc; và một bộ phân loại nhằm thực hiện
công việc phân loại dựa vào các đặc tính đã đƣợc trích rút.
Việc phân loại thƣờng dựa vào sự có sẵn của một tập các mẫu mà đã đƣợc
phân loại sẵn. Tập các mẫu này đƣợc gọi là tập huấn luyện và chiến lƣợc học nhằm
phân loại mẫu vào một trong các lớp có sẵn đƣợc gọi là học có giám sát. Việc học
cũng có thể là không có giám sát, theo nghĩa là hệ thống không đƣợc cung cấp các
mẫu đƣợc đánh nhãn (phân loại) trước, mà nó phải tự đƣa ra các lớp để phân loại
dựa vào tính ổn định trong thống kê của các mẫu.
Việc phân loại thƣờng dùng một trong hai hƣớng tiếp cận sau là thống kê
(hay còn gọi là lí thuyết quyết định) và cú pháp. Nhận dạng mẫu dùng thống kê
là dựa vào các đặc tính thống kê của các mẫu, chẳng hạn các mẫu đƣợc tạo bởi
một hệ thống xác suất. Nhận dạng dùng cấu trúc là dựa vào tƣơng quan cấu trúc
giữa các mẫu.
Các ứng dụng phổ biến là nhận dạng tiếng nói tự động, phân loại văn bản
thành nhiều loại khác nhau (ví dụ : những thƣ điện tử nào là thƣ rác và không phải
thƣ rác), nhận dạng tự động các mã bƣu điện viết tay trên các bao thƣ, hay hệ thống
nhận dạng danh tính dựa vào mặt ngƣời v.v... Trong khuôn khổ luận văn này, lý
thuyết nhận dạng sẽ đƣợc áp dụng vào việc nhận dạng cử chỉ trong video ứng dụng
trong điều khiển thiết bị điện gia dụng.
1.1. Khái niệm về nhận dạng cử chỉ
Cử chỉ là tất cả các cử động của cơ thể nhằm
- Thể hiện, truyền đạt một thông tin nào đó.
- Tƣơng tác với môi trƣờng.
Cử chỉ là một phƣơng thức giao tiếp hữu hiệu giữa con ngƣời - con ngƣời.
Ngay cả đối với các giao tiếp qua giọng nói, ngƣời ta vẫn sử dụng cử chỉ để tăng
khả năng truyền thụ.
Trong tƣơng tác ngƣời - máy, một trong những cách thức hiệu quả mà máy
có thể thực hiện yêu cầu của ngƣời hay đƣa ra các đáp ứng với môi trƣờng xung
quanh là nhận ra các cử chỉ của ngƣời.
1.2. Phân loại cử chỉ:
Cử chỉ đƣợc chia thành hai loai : cử chỉ tĩnh và cử chỉ động. Một cử chỉ tĩnh
đƣợc mô tả bởi một hình trạng duy nhất của cơ thể hay một bộ phận của cơ thể.
Một cử chỉ động là một chuỗi các hình trạng liên tiếp theo một quỹ đạo nhất định.
Dựa vào các bộ phận của cơ thể, ngƣời ta phân ra các lớp cử chỉ sau :
Cử chỉ của tay và cánh tay : Trợ giúp nói bằng tay, ứng dụng trong giải
trí (trò chơi tƣơng tác), điều khiển máy móc thông qua các cử chỉ.
Dữ liệu
huấn luyện
Dữ liệu
nhận dạng
Tiền xử lý đ Tặ ríc ch trư trọ nn g
Huấn
luyện
Nhận dạng
và phân loại
Mô hình
huấn luyện
Kế quả
Phân loại
Positive
Negative
Cử chỉ của đầu và gƣơng mặt : Hƣớng nghiêng của đầu, hƣớng nhìn của
mắt, hƣớng của lông mày, độ mở của miệng đƣợc sử dụng trong các bài
toán nhận dạng cảm xúc của con ngƣời (ứng dụng trong các hệ thống giao
tiếp thông minh).
Cử chỉ của cơ thể : Theo dõi toàn bộ chuyển động của ngƣời, phân tích
chuyển động của ngƣời nhảy để sinh ra nhạc và chiếu sáng tƣơng ứng,
nhận dạng phân tích dáng đi trong huấn luyện điền kinh, v.v..
Nhƣ vậy, cử chỉ của một con ngƣời rất phong phú và đa dạng. Có nhiều cách
thức để thể hiện một cử chỉ, và một cử chỉ có thể truyền đạt nhiều thông tin khác
nhau, đƣa ra các đáp ứng khác nhau với môi trƣờng.
1.3. Mô hình bài toán nhận dạng cử chỉ:
Bài toán nhận dạng cử chỉ đƣợc chia làm các giai đoạn chính sau:
Hình 1. 1 - Sơ đồ tổng quát của bài toán nhận dạng cử chỉ
Do Drive thay đổi chính sách, nên một số link cũ yêu cầu duyệt download. các bạn chỉ cần làm theo hướng dẫn.
Password giải nén nếu cần: ket-noi.com | Bấm trực tiếp vào Link để tải:
You must be registered for see links