Đồ án tốt nghiệp - Tìm hiểu học sâu và xây dựng ứng dụng dự đoán hình ảnh được vẽ bằng cử chỉ

Tên môn học: Khóa luận tốt nghiệp

Giá: 71.000đ

Tổng thanh toán:

71.000đ

Người đăng tải:

#10377

Chi tiết tài liệu :

Đồ án tốt nghiệp ngành Công nghệ thông tin - Tìm hiểu học sâu và xây dựng ứng dụng dự đoán hình ảnh được vẽ bằng cử chỉ - Trường Đại học Sư phạm Kỹ thuật Thành phố Hồ Chí Minh (HCMUTE)

Định dạng	PDF
Dung lượng	7.8 MB
Số trang	76
Ngành	Công nghệ thông tin

Lượt xem	37
Ngày đăng	20/01/2026

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO
TRƯỜNG ĐẠI HỌC SƯ PHẠM KỸ THUẬT TP. HCM
KHOA CÔNG NGHỆ THÔNG TIN


NGUYỄN ĐỨC THUẬN: 18130043
ĐỀ TÀI:

TÌM HIỂU HỌC SÂU VÀ XÂY DỰNG ỨNG DỤNG DỰ
ĐOÁN HÌNH ẢNH ĐƯỢC VẼ BẰNG CỬ CHỈ

GIÁO VIÊN HƯỚNG DẪN TS TRẦN NHẬT QUANG

KHÓA 2018 - 2022

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO
TRƯỜNG ĐẠI HỌC SƯ PHẠM KỸ THUẬT TP. HCM
KHOA CÔNG NGHỆ THÔNG TIN


NGUYỄN ĐỨC THUẬN: 18130043
ĐỀ TÀI:

TÌM HIỂU HỌC SÂU VÀ XÂY DỰNG ỨNG DỤNG DỰ
ĐOÁN HÌNH ẢNH ĐƯỢC VẼ BẰNG CỬ CHỈ

GIÁO VIÊN HƯỚNG DẪN TS TRẦN NHẬT QUANG

KHÓA 2018 - 2022

ĐẠI HỌC SPKT TP HCM

CỘNG HÒA XÃ HỘI CHỦ NGHĨA VIỆT NAM

KHOA CNTT

Độc lập – Tự do – Hạnh phúc

**********

**********

PHIẾU NHẬN XÉT CỦA GIÁO VIÊN HƯỚNG DẪN
Họ và tên Sinh viên: Nguyễn Đức Thuận

MSSV: 18130043

Ngành: Kỹ Thuật Dữ Liệu
Tên đề tài: Tìm hiểu học sâu và xây dựng ứng dụng dự đoán hình ảnh được vẽ bằng
cử chỉ
Họ và tên Giáo viên hướng dẫn: Trần Nhật Quang

Học vị: Tiến sĩ

NHẬN XÉT:
1. Về nội dung đề tài và khối lượng thực hiện:
.......................................................................................................................................
.......................................................................................................................................
2. Ưu điểm:
.......................................................................................................................................
.......................................................................................................................................
3. Khuyết điểm:
.......................................................................................................................................
.......................................................................................................................................
4. Đề nghị cho bảo vệ hay không?
.......................................................................................................................................
5. Đánh giá loại:
.......................................................................................................................................
4. Điểm:
.......................................................................................................................................
TP HCM, ngày .... tháng .... năm 2022
Giáo viên hướng dẫn

TS. Trần Nhật Quang

ĐẠI HỌC SPKT TP HCM

CỘNG HÒA XÃ HỘI CHỦ NGHĨA VIỆT NAM

KHOA CNTT

Độc lập – Tự do – Hạ
...

...
̣u quả của đề tài.

-

Ứng dụng chỉ mới dừng ở mức độ nghiện cứu, chưa có tính ứng dụng cao.
Chưa phát triển được ứng dụng hoàn thiện để đưa vào sử dụng.

3.

HƯỚNG PHÁT TRIỂN

Do kiến thức còn hạn chết và không có nhiều thời gian nghiên cứu nên đề tài chỉ dừng
lại ở việc dự đoán hình ảnh bằng cử chỉ. Tuy nhiên tôi rất mong muốn có thể phát
triển ứng dụng hoàn thiện hơn và có nhiều tính ứng dụng hơn.
Vì vậy hướng phát triển cụ thể của chúng tôi là sẽ cải thiện từ ứng dụng nhận diện
nét vẽ bằng cử chỉ có thể kết hợp với nhiều nền tảng và phần cứng khác để có thể đưa
vào ứng dụng trong đời sống. Ngoài ra, tôi không chỉ muốn ứng dụng của mình dừng
lại ở việc nhận diện hình vẽ, mà nó còn có thể dự đoán hình vẽ từ trước khi ta vẽ xong
hay xa hơn nữa là điều khiển thiết bị thông qua thủ ngữ.

62

Trong tương lai nếu có đủ thời gian và nguồn lực, tôi sẽ phát triển dự án này theo
đúng hướng đi mà tôi mong muốn.

63

DANH MỤC TÀI LIỆU THAM KHẢO
[1] Understanding The Recognition Pattern Of AI, Ron Schmelzer
https://www.forbes.com/sites/cognitiveworld/2020/05/09/understanding-the-recognition-pattern-ofai/?sh=4d733d1621c7
[2] Deep Learing cơ bản, Nttuan8
https://nttuan8.com/category/deep-learning/
[3] Artificial neural network, cộng đồng Wikipedia
https://en.wikipedia.org/wiki/Artificial_neural_network
[4] [Deep Learning] - Thuật toán Faster R-CNN - Faster R-CNNobject detection algorithm for Ninedash-line detection!, Phan Huy Hoang
https://viblo.asia/p/deep-learning-thuat-toan-faster-rcnn-voi-bai-toan-phat-hien-duong-luoi-bofaster-rcnn-object-detection-algorithm-for-nine-dash-line-detection-bJzKmREOZ9N
[5] Tìm hiểu về Neural Network: Perceptron, xuanchien
https://chienuit.wordpress.com/2015/08/28/tim-hieu-ve-neural-network-perceptron/
[6] Lecture 11 | Detection and Segmentation, Justin Johnson
https://www.youtube.com/watch?v=nDPWywWRIRo&ampab_channel=StanfordUniversitySchoolofEn
gineering
[7] TensorFlow.js guide
https://www.tensorflow.org/js/guide
[8] Adam, Akash Ajagekar
https://optimization.cbe.cornell.edu/index.php?title=Adam
[9] Optimizer- Hiểu sâu về các thuật toán tối ưu, Tran Trung Truc
https://viblo.asia/p/optimizer-hieu-sau-ve-cac-thuat-toan-toi-uu-gdsgdadam-Qbq5QQ9E5D8
[10] Thuật toán tối ưu adam, Phan Ngoc
https://viblo.asia/p/thuat-toan-toi-uu-adam-aWj53k8Q56m
[11] Adam Optimization Algorithm, Quang Tran
https://tnquangblog.wordpress.com/2021/06/21/adam-optimization-algorithm/

64