Tài liệu TÓM TẮT ĐỀ TÀI NGHIÊN CỨU VÀ KẾ HOẠCH THỰC HIỆN

ĐẠI HỌC QUỐC GIA TP.HCM TRƯỜNG ĐẠI HỌC KHOA HỌC TỰ NHIÊN Họ và tên NCS: VÕ HOÀI VIỆT TÓM TẮT ĐỀ TÀI NGHIÊN CỨU VÀ KẾ HOẠCH THỰC HIỆN Chuyên ngành: Khoa học máy tính Mã số: 62 48 01 01 Khóa học năm: 2013 - 2016 Hướng dẫn khoa học: TS. Lý Quốc Ngọc TS. Trần Thái Sơn Tp HCM, tháng 4 năm 2014 ĐẠI HỌC QUỐC GIA TP.HCM TRƯỜNG ĐẠI HỌC KHOA HỌC TỰ NHIÊN Họ và tên NCS: VÕ HOÀI VIỆT TÓM TẮT ĐỀ TÀI NGHIÊN CỨU VÀ KẾ HOẠCH THỰC HIỆN XÁC NHẬN CỦA CBHD: (CBHD ký tên và ghi họ tên) 2 Mục lục 1 2 Tóm tắt đề tài nghiên cứu.................................................................................... 4 1.1 Tên đề tài luận án .......................................................................................... 4 1.2 Ý nghĩa khoa học và thực tiễn của đề tài........................................................ 4 1.3 Mục đích nghiên cứu của đề tài ..................................................................... 6 1.4 Đối tượng và phương pháp nghiên cứu .......................................................... 6 1.5 Nội dung và phạm vi của vấn đề sẽ đi sâu vào nghiên cứu ............................. 7 Kế hoạch thực hiện ............................................................................................. 7 3 1 Tóm tắt đề tài nghiên cứu 1.1 Tên đề tài luận án Nhận dạng hành vi người trong hỗ trợ giao tiếp người máy. 1.2 Ý nghĩa khoa học và thực tiễn của đề tài Hiểu hành vi người là một trong những hướng nghiên cứu của lĩnh vực thị giác máy tính. Trong đó, nhận dạng hành vi người là một vấn đề được quan tâm nhiều nhất trong lĩnh vực này. Nhận dạng hành vi người là hướng nghiên cứu tập trung vào bất cứ bộ phận nào trên cơ thể người để nhận dạng hành động, hoạt động, cảm xúc gương mặt và cử chỉ, chúng được xem như là các hành vi cơ sở có ý nghĩa cho các phân tích sau này trong các ứng dụng phân tích hành vi. Hành vi người đóng vai trò quan trọng trong tương tác người máy và truyền đạt thông tin: tay được sử dụng để tương tác với các vật thể khác và cơ thể được sử dụng để truyền đạt thông tin với người khác. Quá trình nhận dạng hành vi người sẽ được tiến hành từ mức tổng quát là toàn bộ cơ thể người tới mức cụ thể hơn là bộ phận trên cơ thể người. Việc xác định hành động, hoạt động của người, nó có tác dụng giống như động từ trong câu hành động của ngôn ngữ học. Một câu hành động gồm 3 thành phần: chủ từ, động từ và đối tượng. Để hiểu được câu hành động thì có thể chỉ cần hiểu động từ vì động từ nó biễu diễn tương tác gữa chủ từ và đối tượng. Điều này có tác động to lớn đối với các ứng dụng tương tác người máy. Hơn nữa, việc xác định được cử chỉ trong các tình huống giúp cho việc thực hiện điều khiển của người đối với máy trở nên hiệu quả. Như vậy, việc kết hợp hành động, hoạt động người vào cử chỉ sẽ tạo nên một không gian quan sát hiệu quả trong các hệ thống tương tác người máy. Mô hình ngôn ngữ Chủ từ Mô hình hóa video Tác nhân, thông thường là con người Hành động của tác nhân hay chính là sự Động từ tương tác giữa tác nhân và vật bị tác động Con người, đồ vật hay cũng có thể là môi trường Túc từ mà tác nhân thực hiện hành động Bảng ánh xạ tương ứng giữa mô hình ngôn ngữ và mô hình video Trải qua hàng thập kỉ, máy tính và mạng toàn cầu đã và đang ảnh hưởng đến cuộc sống của chúng ta rất lớn. Máy tính thực hiện các thao tác tính toán mang tính lặp đi lặp lại nhiều lần cũng như xử lý một khối lượng dữ liệu khổng lồ và mở rộng 4 một cách nền tảng khả năng giao tiếp của con người. Cùng với những kỹ thuật tiên tiến hiện nay của máy tính, dữ liệu video ngày càng trở nên dễ tiếp cận và đóng một vai trò ngày càng quan trọng trong đời sống của chúng ta. Tuy rằng tầm quan trọng của dữ liệu video ngày càng tăng, nhưng khả năng máy tính có thể xử lý chúng một cách tự động vẫn còn ở mức giới hạn, bởi vì hệ thống thị giác máy tính vẫn còn tụt lại phía sau khá xa so với khả năng thị giác của con người. Một ứng dụng của dữ liệu video là hệ thống camera giám sát. Thành phố London của Anh đã tốn khoảng 200 triệu bảng để lắp đặt hê thống giám sát này. Tuy nhiên hiệu quả mà nó mang lại thì không bao nhiêu, cụ thể vào năm 2008, hê thống này chỉ giúp phát hiện được tội phạm trên mỗi 1000 camera. Một ứng dụng khác là trò chơi máy tính. Ngày nay, với dự án Natal của Microsoft, chúng ta đã có thể tương tác với trò chơi bằng các cử động tự nhiên như nhảy, đấm, đá,... Hệ thống được xây dựng dựa trên các thiết bị cảm biến độ sâu, camera và microphone đa dạng cùng với các công nghệ như nhận dạng cảm xúc, nhận dạng giọng nói,... Nghiên cứu về nhận dạng hành vi người do đó đóng một vai trò rất quan trọng xét trên nhiều lĩnh vực khoa học công nghệ khác nhau như: giám sát an ninh, chăm sóc sức khỏe, huấn luyện thể thao, tìm kiếm video và các hệ thống khác hoạt động dựa trên sự phân tích tương tác người – máy, robotics. Như vậy, sự kết hợp giữa công nghệ phần cứng tiên tiến và nhu cầu cao về mặt ứng dụng chính là động lực thúc đẩy các nghiên cứu, giải pháp xây dựng mô hình nhận dạng hành động người với độ chính xác và ổn định cao. Hệ thống tương tác người máy cho phép các thiết bị trả lời một cách hợp lý dựa vào thông tin hành động, hoạt động và cử chỉ của con người. Việc có hệ thống hiểu được hành vi cử chỉ con người hiệu quả sẽ giúp tăng cường độ chính xác trong các hoạt động trương tác của các thiết bị hỗ trợ con người. Hệ thống giám sát thực hiện giám sát hành vi, hoạt động, thông tin thay đổi khác thường của con người với mục đích gây ảnh hướng, tác động, quản lý, chỉ đạo hoặc bảo vệ. 5 Các hệ thống phân tích video dựa vào nội dung sẽ tiến hành hỗ trợ người dùng các thao tác tìm kiếm các video chứa các nội dung mà người dùng quan tâm như các hệ thống của Youtube, Yahoo, Microsoft ... Robotics nghiên cứu thiết kế các thiết bị rô bốt để hỗ trợ con người trong các công việc trong cuộc sống hằng ngày. Đặc biệt, rô bốt có tác dụng to lớn trong việc hỗ trợ con người thực hiện các công việc nguy hiểm như phát hiện bom, tháo gỡ bom ... Các kết quả nghiên cứu về hành vi người sẽ giúp hoàn thiện trong việc cho rô bốt bắt chước các hành vi của con người một cách chính xác và thực hiện các thao tác này ngày càng hoàn thiện và hiệu quả. Ngoài ra, việc nhận dạng được hành vi còn có thể ứng dụng trong các bài toán dự đoán hành vi trong chuỗi hành vi để có các hệ thống tương tác ngày càng thông minh và hiệu quả. 1.3 Mục đích nghiên cứu của đề tài Về mặt khoa học, mục tiêu của luận án hướng đến nghiên cứu xây dụng khung cơ sở cho bài toán nhận dạng hành vi. Nghiên cứu tập trung vào các hướng tiếp cận hiệu quả với độ chính xác cao cho bài toán nhận dạng hành vi người. Luận án sẽ trình bày hướng tiếp cận cho việc nhận dạng hành vi người từ mức tổng thể (toàn bộ cơ thể người) đến mức chi tiết là bộ phận trên cơ thể người (bàn tay). Về mặt thực tiễn, luận án hướng đến tìm các hướng tiếp cận hiệu quả có thể áp dụng vào thực tế trong các hệ thống tương tác người máy và robot. Hơn nữa, luận án cũng sẽ xây dựng được một hệ thống nhận dạng hành vi người. Về bản thân ứng viên, việc thực hiện luận án này không nằm ngoài việc trang bị các kiến thức chuyên sâu trong lĩnh vực thị giác máy tính cho bản thân ứng viên mà còn hiểu rõ và nắm vững một cách toàn diện về lĩnh vực này. Từ đó, có thể phát triển bản thân và tham gia thực hiện các nghiên cứu có ý nghĩa khoa học như phát triển các kỹ thuật và hướng tiếp cận mới trong lĩnh vực và cuối cùng là có thể ứng dụng lĩnh vực này vào thực tế. 1.4 Đối tượng và phương pháp nghiên cứu Hành vi của người được thể hiện thông qua 3 đối tượng nghiên cứu chính là cơ thể (hành động/hoạt động), mặt người và cử chỉ. Trong phạm vi nghiên cứu này, đề tài chỉ tập trung vào hành động, hoạt động người và bàn tay. 6 Phương pháp nghiên cứu luận án dự kiến:  Tìm hiểu các hướng tiếp cận hiệu quả trong lĩnh vực nhận dạng hành vi người ( đặc trưng toàn cục và cục bộ trên ảnh tĩnh, đặc trưng chuyển động cho các video RGB, ảnh độ sâu và RGB-D, các phương pháp máy học hiệu quả)  Đề xuất hướng tiếp cận mới và tiến hành thực nghiệm trên các bộ dữ liệu đã được công bố 1.5 Nội dung và phạm vi của vấn đề sẽ đi sâu vào nghiên cứu Trong khuôn khổ của luận án, ứng viên tập trung vào nghiên cứu, cải tiến và đề xuất các dạng đặc trưng tĩnh và động cũng như các phương pháp máy học hiệu quả cho bài toán nhận dạng hành vi người bao gồm cơ thể và bàn tay. Ngoài ra, luận án hướng đến nghiên cứu các phương pháp tự học đặc trưng từ dữ liệu thô ban đầu nhằm tạo ra phương pháp trích chọn đặc trưng hiệu quả và tự động không phụ thuộc vào quá trình thiết kế các đặc trưng ban đầu. Bên cạnh việc rút trích đặc trưng hiệu quả luận án sẽ tiến hành khảo sát để chọn phương pháp biễu diễn hành vi người một cách hiệu quả. Nghiên cứu hướng tiếp cận để xây dựng khung cơ sở đưa các hướng tiếp cận trong luận án vào các ứng dụng thực tiễn, tận dụng được phương pháp luận cũng như các hướng tiếp cận hiệu quả trong lĩnh vực. Đồng thời, khung cơ sở này có thể hỗ trợ triển khai nhanh chóng các ứng dụng thực tế và có khả năng mở rộng có các bài toán khác trong cùng lĩnh vực. 2 Kế hoạch thực hiện Kế hoạch học tập và thực hiện luận án được hoạch định như sau:  Từ 10/2013 - 03/2014  Thực hiện nghiên cứu khảo sát các hướng tiếp cận liên quan đến các vấn đề của luận án từ đó xác định các vấn đề chưa được giải quyết hoặc chưa giải quyết triệt để nhằm tìm ra các hướng nghiên cứu chuyên sâu  Cài đặt và thử nghiệm một số thuật toán mới nhất theo hướng nghiên cứu. 7  Từ 04/2014 - 12/2014  Học các chuyên đề chuyên sâu theo gợi ý của người hướng dẫn khoa học nhằm bổ sung các kiến thức cần thiết cho việc thực hiện luận án  Thực hiện các nghiên cứu chuyên sâu các vấn đề liên quan trong luận án  Cài đặt và thực hiện các thực nghiệm của các nghiên cứu chuyên sâu  Công bố các kết quả nghiên cứu chuyên sâu của luận án tại các tạp chí và hội nghị khoa học  Tham gia thực hiện nghiên cứu tại một phòng thí nghiệm trong lĩnh vực cùng chuyên môn  Từ 01/2015 - 12/2015  Tiếp tục học các chuyên đề chuyên sâu theo gợi ý của người hướng dẫn về các chuyên đề liên quan đến các nghiên cứu chuyên sâu của luận án  Tiếp tục thử nghiệm các nghiên cứu chuyên sâu  Tham gia các nhóm nghiên cứu các đề tài các cấp liên quan đến luận án  Công cố các nghiên cứu trong các tạp chí và hội nghị khoa học theo gợi ý của người hướng dẫn khoa học.  Tổng hợp các kết quả nghiên cứu vào báo cáo của luận án  Từ 01/2016 - 10/2016  Hoàn chỉnh luận án  Công cố các nghiên cứu trong các tạp chí và hội nghị khoa học theo gợi ý của người hướng dẫn khoa học.  Hoàn tất hồ sơ liên quan đến luận án  Chuẩn bị bảo vệ luận án cấp cơ sở và nhà nước 8