Đồ án tốt nghiệp - Giải pháp giao tiếp cho người khiếm thính bằng kỹ thuật xử lý ảnh và học máy

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO

TRƯỜNG ĐẠI HỌC SƯ PHẠM KỸ THUẬT TP. HỒ CHÍ MINH
KHOA CÔNG NGHỆ THÔNG TIN
BỘ MÔN KỸ THUẬT DỮ LIỆU


Phạm Trung Kiên: 20133059
Lương Gia Huy: 20133047
Đề tài:
GIẢI PHÁP GIAO TIẾP CHO NGƯỜI KHIẾM THÍNH BẰNG KỸ
THUẬT XỬ LÝ ẢNH VÀ HỌC MÁY.

KHÓA LUẬN TỐT NGHIỆP
NGÀNH KỸ THUẬT DỮ LIỆU
GIẢNG VIÊN HƯỚNG DẪN
PGS.TS. Hoàng Văn Dũng

KHÓA 2020-2024

ĐH SƯ PHẠMCỘNG
KỸ THUẬT
HOÀ TP.HCM
KHOA
CNTT
Độc

XÃ HỘI CHỦ NGHĨA VIỆT NAM
Độc lập – Tự do – Hạnh Phúc

*******

*******

PHIẾU NHẬN XÉT CỦA GIẢNG VIÊN HƯỚNG DẪN
Họ và tên Sinh viên 1: Phạm Trung Kiên
Họ và tên Sinh viên 2: Lương Gia Huy

MSSV 1: 20133059
MSSV 2: 20133047

Ngành: Kỹ thuật dữ liệu
Tên đề tài: Giải pháp giao tiếp cho người khiếm thính bằng kỹ thuật xử lý ảnh và học máy.
Họ và tên Giáo viên hướng dẫn: PGS. TS. Hoàng Văn Dũng.
NHẬN XÉT

1. Về nội dung đề tài &amp khối lượng thực hiện:

2. Ưu điểm

3. Khuyết điểm

4. Đề nghị cho bảo vệ hay không?
5. Đánh giá loại :
6. Điểm :
Tp. Hồ Chí Minh, ngày 15 tháng 6 năm 2024
Giảng viên hướng dẫn
(Ký &amp ghi rõ họ tên)

ĐH SƯ PHẠMCỘNG
KỸ THUẬT
HOÀ TP.HCM
KHOA
CNTT
Độc

XÃ HỘI CHỦ NGHĨA VIỆT NAM
Độc lập – Tự do – Hạnh Phúc

*******

*******

PHIẾU NHẬN XÉT CỦA GIẢNG VIÊN PHẢN BIỆN
Họ và tên Sinh viên 1: Phạm Trung Kiên
Họ và tên Sinh viên 2: Lương Gia Huy

MSSV 1: 20133059
MSSV 2: 20133047

Ngành: Kỹ thuật dữ liệu
Tên đề tài: Giải pháp giao tiếp cho người khiếm thính bằng kỹ thuật xử lý ảnh và học máy.
Họ và tên Giảng viên phản biện: TS. Nguyễn Thành Sơn.
NHẬN XÉT

1. Về nội dung đề tài &amp khối lượng thực hiện:

2. Ưu điểm

3. Khuyết điểm

4. Đề nghị cho bảo vệ hay không?
5. Đánh giá loại :
6. Điểm :
Tp. Hồ Chí Minh, ngày 15 tháng 6 năm 2024
Giảng viên phản biện
(Ký &amp ghi rõ họ tên)

LỜI CAM ĐOAN
Tiểu luận này là công trình nghiên cứu của chúng em, được thực hiện dưới sự hướng dẫn
khoa học của thầy Hoàng Văn Dũng. Các số liệu, những kết luận nghiên cứu và sản phẩm
được tạo ra bởi chúng em được trình bày trong khoá luận này là trung thực.
Chúng em xin hoàn toàn chịu trách nhiệm về lời cam đoan này.

Sinh viên thực hiện

Sinh viên thực hiện

(Ký và ghi rõ họ tên)

(Ký và ghi rõ họ tên)

Phạm Trung Kiên

Lương Gia Huy

LỜI CẢM ƠN
Chúng em được gửi lời tri ân sâu sắc nhất đến Thầy - người đã tận tình hướng dẫn
và hỗ trợ nhóm em trong suốt quá trình thực hiện Khóa luận tốt nghiệp. Nhờ sự quan tâm,
dìu dắt và những lời giải đáp cặn kẽ, tận tình của Thầy, nhóm em đã có thể hoàn thành Khóa
luận một cá
...

...
mputing, Design, and
Application, Journal of Microbiological Methods”, 3-31, (1/2001).
[9]. Luciano Strika, “Why do Neural Networks Need an Activation Function?”, (7/2019).
[10]. Giang Nguyen, “[Machine Learning] Tại sao ta thường nên dùng tanh thay vì sigmoid khi chọn
activation function?”, (12/2018).
[11]. Nguyen Xuan Viet Cuong, “Mạng Neural Network”, (8/2015).
[12]. Muhammad Attique Khan, Fawad Ahmed, Usman Tariq, Faisal Alfouzan, “Dynamic Hand Gesture
Recognition Using 3D-CNN and LSTM Networks, Computers Materials &amp Continua”, 4675-4690,
(1/2022).
[13]. Noorkholis Luthfil Hakim, Shih, Kasthuri Arachchi, Wisnu Aditya, Wei Chen, Ching-Long Lin,
“Dynamic Hand Gesture Recognition Using 3DCNN and LSTM with FSM Context-Aware Model,
Sensors”, 1-19, (12/2019).
[14]. Taha Anwar, Rizwan Naeem and Momin Anjum, “Human Activity Recognition using TensorFlow
(CNN + LSTM)”, (12/2021).
[15]. Jinyoung Han, “Assessing central serous chorioretinopathy with deep learning and multiple optical
coherence tomography images”, Scientific Reports, (2/2022).
[16]. 3Blue1Brown, “But what is a convolution?”, (11/2022).
[17]. Fei-Fei Li, “Lecture 1 | Introduction to Convolutional Neural Networks for Visual Recognition”,
(8/2017).
[18]. Author: Folefac Martins from Neuralearn.ai, “Deep Learning for Computer Vision with Python and
TensorFlow – Complete Course”, (6/2023).
[19]. Wikipedia, “Convolutional neural network”, (6/2019).
[20]. Ian Goodfellow, “DeepLearning”.
[21]. Joao Carreira, Andrew Zisserman, Quo Vadis, “Action Recognition? A New Model and the Kinetics
Dataset”, (22/05/2017).

[22]. Dongxu Li, Hongdong Li, “WACV 2020 Word-level Deep Sign Language Recognition from
Video: A New Large-scale Dataset and Methods Comparison”.
[23] Sijie Yan, Yuanjun Xiong, Dahua Lin, “Spatial Temporal Graph Convolutional Networks for
Skeleton-Based Action Recognition”, 2018.
[24] Colin Raffel, Noam Shazeer, Adam Roberts, Katherine Lee, “Exploring the Limits of Transfer
Learning with a Unified Text-to-Text Transformer”, (19/09/2023).
[25] Du Tran, Lubomir Bourdev, Rob Fergus, Lorenzo Torresani, Manohar Paluri, “Learning
Spatiotemporal Features with 3D Convolutional Networks”, (07/10/2015).
[26] Kaiming He, Xiangyu Zhang, Shaoqing Ren, Jian Sun, “Deep Residual Learning for Image
Recognition”, (10/12/2015).
[27] Du Tran, Heng Wang, Lorenzo Torresani, Jamie Ray, Yann LeCun, Manohar Paluri, “A Closer Look
at Spatiotemporal Convolutions for Action Recognition”, (12/04/2018).