Đồ án tốt nghiệp - Designing an interactive smart mirror with sentiment analysis for monitoring EAMC

Tên môn học: Khóa luận tốt nghiệp

Giá: 97.000đ

Tổng thanh toán:

97.000đ

Người đăng tải:

#10377

Chi tiết tài liệu :

Đồ án tốt nghiệp ngành Công nghệ Kỹ thuật cơ khí - Designing an interactive smart mirror with sentiment analysis for monitoring emotion and mental comfort - Trường Đại học Sư phạm Kỹ thuật Thành phố Hồ Chí Minh (HCMUTE)

Định dạng	PDF
Dung lượng	4.74 MB
Số trang	100
Ngành Ngành học chỉ mang tính chất tham khảo	CNKT cơ khí

Lượt xem	2
Ngày đăng	03/01/2026

MINISTRY OF EDUCATION AND TRAINING
HO CHI MINH CITY UNIVERSITY OF TECHNOLOGY AND EDUCATION

FACULTY OF MECHANICAL ENGINEERING

GRADUATION THESIS
DESIGNING AN INTERACTIVE SMART MIRROR WITH
SENTIMENT ANALYSIS FOR MONITORING EMOTION
AND MENTAL COMFORT

Supervisor:
Student:
Student ID:
Class:
Student:
Student ID:
Class:
Student:
Student ID:
Class:
Year Of Admission:

BUI HA DUC, PhD
LE MINH THONG
19134087
19134
HA GIA KINH
20134016
20134
NGUYEN PHUC NGUYEN
20134017
20134
2020 - 2024

Ho Chi Minh City, July 2024

HO CHI MINH CITY UNIVERSITY OF TECHNOLOGY AND EDUCATION

FACULTY OF MECHANICAL ENGINEERING
DEPARTMENT OF MECHATRONICS

GRADUATION THESIS
DESIGNING AN INTERACTIVE SMART MIRROR WITH
SENTIMENT ANALYSIS FOR MONITORING EMOTION
AND MENTAL COMFORT

Supervisor:
Student:
Student ID:
Class:
Student:
Student ID:
Class:
Student:
Student ID:
Class:
Year Of Admission:

BUI HA DUC, PhD
LE MINH THONG
19134087
19134
HA GIA KINH
20134016
20134
NGUYEN PHUC NGUYEN
20134017
20134
2020 - 2024

Ho Chi Minh City, July 2024

TRƯỜNG ĐẠI HỌC SƯ PHẠM KỸ THUẬT TP. HCM

KHOA CƠ KHÍ CHẾ TẠO MÁY

CỘNG HOÀ XÃ HỘI CHỦ NGHĨA VIỆT NAM
Độc lập - Tự do – Hạnh phúc

NHIỆM VỤ ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP
Học kỳ II/ năm học 2023-2024
Giảng viên hướng dẫn: TS. Bùi Hà Đức…………….………..………
Sinh viên thực hiện: Lê Minh Thông………….….MSSV: 19134087…Điện thoại 0387109318
Hà Gia Kính………………..MSSV: 20134016…Điện thoại 0947559196
Nguyễn Phúc Nguyên………MSSV: 20134017…Điện thoại 0704868339
1. Mã số đề tài: CDT5
- Tên đề tài:
Designing An Interactive Smart Mirror With Sentiment Analysis For Monitoring Emotion And
Mental Comfort
2. Các số liệu, tài liệu ban đầu:
…………….………..……….……………………………………………………………
…………….………..……….……………………………………………………………
3. Nội dung chính của đồ án:
…………….………..……….……………………………………………………………
…………….………..……….……………………………………………………………
4. Các sản phẩm dự kiến
…………….………..……….……………………………………………………………
…………….………..……….……………………………………………………………
…………….………..……….……………………………………………………………
5. Ngày giao đồ án: 01/03/2024
6. Ngày nộp đồ án: 01/07/2024
7. Ngôn ngữ trình bày: Bản báo cáo:

Tiếng Anh

Tiếng Việt

Trình bày bảo vệ: Tiếng Anh

Tiếng Việt

TRƯỞNG KHOA

TRƯỞNG BỘ MÔN

GIẢNG VIÊN HƯỚNG DẪN

(Ký, ghi rõ họ tên)

(Ký, ghi rõ họ tên)

(Ký, ghi rõ họ tên)

i

COMMITMENT
• Project: Designing An Interactive Smart Mirror With Sentiment Analysis For
Monitoring Emotion And Mental Comfort
• Lecturer: Bui Ha Duc, Ph.D
• Student: Le Minh Thong
• Student ID: 19134087

- Class: 19134

• Address: 79/3A Phu Tho Ho
...

...
ltipath-Closure Calibration of Stereo Camera and 3D LiDAR
Combined with Multiple Constraints.” Remote Sensing, vol. 16, no. 2, Jan. 2024, p. 258.

[26] Toisoul, A. Kossaifi, J. Bulat, A. Tzimiropoulos, G. Pantic, M. Estimation of continuous
valence and arousal levels from faces in naturalistic conditions. Nat. Mach. Intell. 2021, 3,
42–50

[27] Baltrusaitis, T. Zadeh, A. Lim, Y.C. Morency, L.-P. OpenFace 2.0: Facial behavior
analysis toolkit. In Proceedings of the 2018 13th IEEE International Conference on
Automatic Face &amp Gesture Recognition (FG 2018), Xi’an, China, 15–19 May 2018 IEEE
Inc.: New York, NY, USA, 2018 pp. 59–66

[28] Arriaga, O., &amp Plöger, P. (2017). Real-time Convolutional Neural Networks for Emotion
and Gender Classification. arXiv:1710.07557

[29] Bazarevsky, V., Kartynnik, Y., Vakunov, A., Raveendran, K., &amp Grundmann, M. (2019).
BlazeFace: Sub-millisecond Neural Face Detection on Mobile GPUs. arXiv:1907.05047

[30] L. Zahara, P. Musa, E. Prasetyo Wibowo, I. Karim and S. Bahri Musa, The Facial
Emotion Recognition (FER-2013) Dataset for Prediction System of Micro-Expressions
84

Face Using the Convolutional Neural Network (CNN) Algorithm based Raspberry Pi,
2020 Fifth International Conference on Informatics and Computing (ICIC), Gorontalo,
Indonesia, 2020, pp. 1-9, doi: 10.1109/ICIC50835.2020.9288560

[31] MediaPipe Hands. Google LLC.
https://mediapipe.readthedocs.io/en/latest/solutions/hands.html.

[32] Ardila, R., Branson, M., Davis, K., Henretty, M., Kohler, M., Meyer, J., Morais, R.,
Saunders, L., Tyers, F. M., &amp Weber, G. (2019). Common Voice: A MassivelyMultilingual Speech Corpus. arXiv:1912.06670

[33] Dettmers, T., Lewis, M., Belkada, Y., &amp Zettlemoyer, L. (2022). LLM.Int8(): 8-bit Matrix
Multiplication for Transformers at Scale. arXiv:2208.07339

[34] Hu, E. J., Shen, Y., Wallis, P., Allen-Zhu, Z., Li, Y., Wang, S., ... &amp Chen, W. (2021).
Lora: Low-rank adaptation of large language models. arXiv preprint arXiv:2106.09685

[35] https://huggingface.co/docs/peft/conceptual_guides/adapter#low-rank-adaptation-lora
[36] Radford, A., Kim, J. W., Xu, T., Brockman, G., McLeavey, C., &amp Sutskever, I. (2022).
Robust Speech Recognition via Large-Scale Weak Supervision. arXiv:2212.04356

[37] Spotify Weekly Chart - Vietnam. (n.d.). https://kworb.net/spotify/country/vn_weekly.html
[38] Spotify Tracks Dataset. (2022, October 22). Kaggle.
https://www.kaggle.com/datasets/maharshipandya/-spotify-tracks-dataset

85