Video đang hot
Ngày nay, dữ liệu video dễ dàng đươ ̣c ta ̣o ra bởi các thiế t bi ̣ như: điện thoa ̣i di động, máy tiń h xách tay, máy ảnh kỹ thuật số , các hệ thống camera quan sát (CCTV)…bên ca ̣nh đó các trang web chia sẻ video cũng không ngừng tăng trưởng về số lượng lẫn chất lượng.
NỘI DUNG:
CHƯƠNG 1 – TỔNG QUAN VỀ DEEP LEARNING VÀ BÀI TOÁN NHẬN
DIỆN HÀNH ĐỘNG TRONG THỊ GIÁC MÁY TÍNH …………………………………….3
1.1. Tổng quan về Deep Learning …………………………………………………………………….3
1.1.1. Deep Learning là gì? ……………………………………………………………………………..3
1.1.2. Mạng nơron nhân tạo …………………………………………………………………………….3
1.1.3. Một số ứng dụng của Deep Learning ……………………………………………………….4
1.2. Bài toán nhận diện hành động trong thị giác máy tính ………………………………….5
1.2.1. Tổng quan thị giác máy tính……………………………………………………………………5
1.2.2. Nhận diện hành động của con người ………………………………………………………..6
1.3. Mục đích nghiên cứu ………………………………………………………………………………..8
1.4. Đối tượng và phạm vi nghiên cứu ………………………………………………………………8
1.5. Phương pháp nghiên cứu…………………………………………………………………………..9
CHƯƠNG 2 – ỨNG DỤNG DEEP LEARNING TRONG NHẬN DIỆN HÀNH
ĐỘNG CON NGƯỜI ……………………………………………………………………………………10
2.1. Giới thiệu Convolutional Neural Network …………………………………………………10
2.1.1. Tổng quan …………………………………………………………………………………………..10
2.1.2. Kiến trúc CNN ……………………………………………………………………………………10
2.1.3. Lan truyền ngược ………………………………………………………………………………..11
2.2. Vấn đề Overfitting và Underfitting …………………………………………………………..12
2.2.1. Overfitting và Underfitting …………………………………………………………………..12
2.2.2. Cách giải quyết ……………………………………………………………………………………15
2.3. Các giải thuật Optimization …………………………………………………………………….15
2.3.1. Các giải thuật cơ bản ……………………………………………………………………………15
2.3.2. Các giải thuật dựa vào chiến lược lựa chọn Learning Rate ……………………….17
2.3.3. Lựa chọn giải thuật Optimization nào? …………………………………………………..18
2.4. Thuật toán CNN trong nhận diện hành động ……………………………………………..18
2.4.1. Thuật toán …………………………………………………………………………………………..18
2.4.2. Kiến trúc CNN được xem xét nghiên cứu……………………………………………….20
CHƯƠNG 3 – THỰC NGHIỆM VÀ ĐÁNH GIÁ ……………………………………………21
3.1. Giới thiệu TensorFlow ……………………………………………………………………………21
3.2. Thông tin về bộ dữ liệu …………………………………………………………………………..21
3.3. Mô tả phương pháp thực nghiệm ……………………………………………………………..22
3.3.1. Môi trường thực nghiệm ………………………………………………………………………22
3.3.2. Tiền xử lý video ………………………………………………………………………………….22
3.3.3. Quá trình huấn luyện mô hình CNN ………………………………………………………23
3.4. Kết quả thực nghiệm ………………………………………………………………………………25
3.5. Nhận xét và đánh giá ………………………………………………………………………………26
KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ………………………………………………………………………..28
DANH MỤC CÁC TÀI LIỆU THAM KHẢO …………………………………………………30
