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

Năm2016

Lĩnh vựcĐiện kỹ thuật

Ngôn ngữTiếng Việt

Mô tả tài liệu

Tên luận án:

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

Ngành:

Hệ thống thông tin

Tóm tắt nội dung tài liệu:

Luận án "Nghiên cứu phương pháp học máy cho nhận dạng hoạt động sử dụng cảm biến mang trên người" thuộc chuyên ngành Hệ thống thông tin, do NCS Nguyễn Ngọc Điệp thực hiện tại Học viện Công nghệ Bưu chính Viễn thông. Công trình này tập trung vào việc phát triển các phương pháp học máy tiên tiến để nhận dạng hoạt động người sử dụng dữ liệu từ cảm biến mang trên người.

Nghiên cứu đã đạt được những kết quả nổi bật, bao gồm việc đề xuất hai phương pháp trích xuất đặc trưng mới. Đầu tiên là phương pháp HALF, được thiết kế để nhận dạng nhanh các hoạt động riêng lẻ, đặc biệt phù hợp cho các ứng dụng yêu cầu xử lý thời gian thực trên các hệ thống di động thông minh, nhỏ gọn với năng lực tính toán thấp. HALF có khả năng phân biệt hiệu quả các hoạt động có đặc tính dữ liệu tương tự nhau. Thứ hai, luận án giới thiệu phương pháp trích xuất đặc trưng tự động dựa trên học đặc trưng, tạo ra các đặc trưng đa mức (MPF). Các đặc trưng MPF này không chỉ cải thiện đáng kể độ chính xác trong nhận dạng hoạt động người so với các phương pháp đa mức truyền thống mà còn khắc phục được hạn chế về tốc độ xử lý.

Dựa trên các phương pháp đề xuất, luận án đã xây dựng thành công hai ứng dụng thực tiễn có tính khả thi cao. Một là ứng dụng phát hiện ngã trong thời gian thực, sử dụng đặc trưng HALF, thể hiện độ chính xác cao và tốc độ tính toán nhanh, rất phù hợp cho các thiết bị trợ giúp cá nhân thông minh như điện thoại di động hoặc đồng hồ thông minh. Hai là ứng dụng xác thực người dùng sử dụng chữ ký 3D, dựa trên đặc trưng MPF, cho thấy hiệu năng tốt khi thử nghiệm với tập dữ liệu người dùng.

Các kết quả nghiên cứu mở ra nhiều khả năng ứng dụng thực tiễn, từ việc triển khai các hệ thống phát hiện ngã trên thiết bị cá nhân đến việc phát triển các ứng dụng trên điện thoại thông minh để ghi nhật ký hoạt động hay đo mức tiêu thụ năng lượng. Luận án cũng chỉ ra một hướng nghiên cứu tiếp theo quan trọng: tiếp tục phát triển các phương pháp trích xuất đặc trưng mới dựa trên kỹ thuật học sâu nhằm tăng cường độ chính xác nhận dạng, đồng thời đảm bảo tốc độ tính toán tối ưu trên các thiết bị cá nhân thông minh, khắc phục những hạn chế hiện tại về năng lực xử lý khi áp dụng học sâu vào thực tế.

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

Mô tả tài liệu

Tên luận án:

Ngành:

Tóm tắt nội dung tài liệu:

Tài liệu liên quan

Hội viên Premium

Tài liệu tải nhiều

Lĩnh vực khác