Nghiên cứu phương pháp học máy cho nhận dạng hoạt động sử dụng cảm biến mang trên người

Nghiên cứu phương pháp học máy cho nhận dạng hoạt động sử dụng cảm biến mang trên người

Tác giả: Nguyễn Ngọc Điệp

Lĩnh vực: Hệ thống thông tin

Nội dung tài liệu:

Luận án này tập trung vào việc nghiên cứu các phương pháp học máy để cải thiện hiệu quả nhận dạng hoạt động của con người khi sử dụng cảm biến đeo trên người. Nghiên cứu đề xuất các phương pháp trích xuất đặc trưng mới, hiệu quả cho nhận dạng hoạt động. Cụ thể, luận án tập trung vào hai mục tiêu chính: 1) Đề xuất phương pháp trích xuất đặc trưng nhanh chóng cho các ứng dụng nhận dạng hoạt động đơn lẻ, có khả năng hoạt động theo thời gian thực trên các thiết bị thông minh mang theo người. 2) Đề xuất phương pháp trích xuất đặc trưng nhằm nâng cao độ chính xác cho các hệ thống nhận dạng nhiều loại hoạt động. Các phương pháp học máy được ứng dụng để phát triển các kỹ thuật trích xuất đặc trưng này, phù hợp với các hệ thống trợ giúp cá nhân thông minh, nhỏ gọn, có khả năng xử lý hạn chế hoặc các hệ thống yêu cầu nhận dạng nhiều loại hoạt động phức tạp. Các hoạt động được xem xét bao gồm các hoạt động trong sinh hoạt hàng ngày, sản xuất, giải trí và thể thao, có thể được ghi nhận và phân biệt bằng cảm biến đeo trên người.

Mục lục chi tiết:

• Chương 1: Tổng quan về nhận dạng hoạt động sử dụng cảm biến mang trên người
• Chương 2: Nhận dạng hoạt động với các đặc trưng HALF
• Chương 3: Trình bày phương pháp trích xuất đặc trưng tự động MPF nhờ học đặc trưng
• Chương 4: Trình bày hai ứng dụng nhận dạng hoạt động người