Luận văn Thạc sĩ: Nghiên cứu sử dụng các phương pháp học máy có giám sát để phân loại hoạt động dựa trên dữ liệu gia tốc

NGHIÊN CỨU SỬ DỤNG CÁC PHƯƠNG PHÁP HỌC MÁY CÓ GIÁM SÁT ĐỂ PHÂN LOẠI HOẠT ĐỘNG DỰA TRÊN DỮ LIỆU GIA TỐC

Tác giả: Phạm Hùng Anh

Lĩnh vực: Máy tính

Nội dung tài liệu:

Luận văn này tập trung vào việc nghiên cứu và ứng dụng các phương pháp học máy có giám sát để phân loại hoạt động của con người dựa trên dữ liệu gia tốc. Mục tiêu chính là phát triển một hệ thống có khả năng nhận dạng và phân loại các hoạt động thể chất một cách chính xác và hiệu quả, đặc biệt trong các ứng dụng liên quan đến giám sát sức khỏe và hỗ trợ người cao tuổi. Nghiên cứu đã tiến hành thu thập dữ liệu, phân tích đặc trưng, huấn luyện mô hình và đánh giá hiệu suất của các thuật toán học máy khác nhau như Random Forest, SVM, KNN, và GBDT. Kết quả cho thấy phương pháp học máy có giám sát, đặc biệt là thuật toán Random Forest, đạt được hiệu suất cao trong việc phân loại hoạt động, đồng thời hệ thống được thiết kế để hoạt động trên các bộ vi điều khiển chi phí thấp, đáp ứng yêu cầu về tính thực tiễn và khả năng ứng dụng rộng rãi.

Mục lục chi tiết:

• DANH MỤC KÝ HIỆU VÀ CÁC CHỮ VIẾT TẮT
• DANH MỤC HÌNH VẼ VÀ ĐỒ THỊ
• DANH MỤC BẢNG BIỂU
• MỞ ĐẦU
• Chương 1. TỔNG QUAN VỀ NHẬN DẠNH HOẠT ĐỘNG NGƯỜI SỬ DỤNG CẢM BIẾN
• Chương 2. TÌNH HÌNH NGHIÊN CỨU CÁC HỆ THỐNG PHÂN LOẠI HOẠT ĐỘNG
• Chương 3. XÂY DỰNG, THỬ NGHIỆM VÀ ĐÁNH GIÁ HỆ THỐNG PHÂN LOẠI HOẠT ĐỘNG
• KẾT LUẬN
• TÀI LIỆU THAM KHẢO