Đồ án tốt nghiệp - Sử dụng thuật toán yolo nhận diện thủ ngữ hỗ trợ giao tiếp cho người khiếm TKT

TRƯỜNG ĐẠI HỌC SƯ PHẠM KỸ THUẬT TP. HỒ CHÍ MINH
KHOA ĐIỆN – ĐIỆN TỬ

ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP
NGÀNH CÔNG NGHỆ KỸ THUẬT MÁY TÍNH
HỆ ĐÀO TẠO CHẤT LƯỢNG CAO

SỬ DỤNG THUẬT TOÁN YOLO NHẬN DIỆN
THỦ NGỮ HỖ TRỢ GIAO TIẾP CHO NGƯỜI
KHIẾM THÍNH - KHIẾM THỊ
SVTH:

NGUYỄN XUÂN HẢI
MSSV: 20119221
PHẠM HỮU NGHĨA
MSSV: 20119256

TP. HỒ CHÍ MINH – 06/2024

TRƯỜNG ĐẠI HỌC SƯ PHẠM KỸ THUẬT TP. HỒ CHÍ MINH
KHOA ĐIỆN – ĐIỆN TỬ

ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP
NGÀNH CÔNG NGHỆ KỸ THUẬT MÁY TÍNH
HỆ ĐÀO TẠO CHẤT LƯỢNG CAO

SỬ DỤNG THUẬT TOÁN YOLO NHẬN DIỆN
THỦ NGỮ HỖ TRỢ GIAO TIẾP CHO NGƯỜI
KHIẾM THÍNH - KHIẾM THỊ
SVTH:

NGUYỄN XUÂN HẢI
MSSV: 20119221
PHẠM HỮU NGHĨA
MSSV: 20119256

GVHD: PGS.TS TRƯƠNG NGỌC SƠN
TP. HỒ CHÍ MINH – 06/2024

i

TRƯỜNG ĐẠI HỌC SƯ PHẠM

CỘNG HÒA XÃ HỘI CHỦ NGHĨA VIỆT NAM

KỸ THUẬT TP.HCM

Độc Lập – Tự Do – Hạnh Phúc

KHOA ĐIỆN – ĐIỆN TỬ

**********

BẢN GIẢI TRÌNH CHỈNH SỬA BÁO CÁO
ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP
1. Tên đề tài:
2. Họ tên sinh viên 1: Phạm Hữu Nghĩa

MSSV: 20119256

Họ tên sinh viên 2: Nguyễn Xuân Hải

MSSV: 20119221

3. Ngành: Công nghệ Kỹ thuật Máy tính.
4. GVHD: PGS. TS. Trương Ngọc Sơn
5. Tổng hợp các yêu cầu chỉnh sửa báo cáo ĐATN của hội đồng:
- Sửa lỗi trình bày, lỗi chính tả
- Chỉnh lại sơ đồ 3.2
- Sửa lưu đồ 3.6 cần có điểm kết thúc.
- Phần 5.1 nên nêu mục tiêu nào ở phần 1.2 đã thực hiện.
- Danh sách tham khảo theo chuẩn IEEE.
- Kết quả sơ sài, cần đánh giá thêm để đánh giá hiệu năng của hệ thống
6. Giải trình chỉnh sửa báo cáo ĐATN
TT Nội dung góp ý của HĐ
Kết quả chỉnh sửa bổ sung
1
Sửa lỗi trình bày, lỗi chính tả
đã chỉnh sửa lỗi chính tả trang 38.
2
Chỉnh lại sơ đồ 3.2
Đã chỉnh sửa sơ đồ trang 31.
3
4
5
6

Sửa lưu đồ 3.6 cần có điểm kết thúc.
Phần 5.1 nên nêu mục tiêu nào ở
phần 1.2 đã thực hiện.
Danh sách tham khảo theo chuẩn
IEEE.
Kết quả sơ sài, cần đánh giá thêm để
đánh giá hiệu năng của hệ thống

Đã chỉnh sửa sơ đồ ở trang 42.
Đã bổ sung các mục tiêu đã thực
hiện ở phần 5.1 trang 61.
Đã sửa cách trình bày tài liệu
tham khảo ở trang 63.
Đã thêm phần đánh giá kết quả hệ
thống tại trang 57 và 58.

ii

GVHD

SSinh viên thực hiện ĐATN

(Ký tên)

(Ký tên)

iii

LỜI CẢM ƠN
Để hoàn thành đồ án tốt nghiệp, nhóm thực hiện đề tài xin chân thành cảm
ơn:
Thầy Trương Ngọc Sơn - Giảng viên Bộ môn Kỹ Thuật Máy Tính - Viễn
Thông, Trường Đại Học Sư Phạm Kỹ Thuật TP.HCM đã hết lòng hướng dẫn,
giúp đỡ và tạo điều kiện thuận lợi cho em trong suốt quá trình thực hiện đề tài,
giúp em có thể hoàn thành đề tài một cách tốt nhất.
Nhóm cũng xin chân thà
...

...
ông chỉ
đại diện cho sự tiên tiến trong công nghệ mà còn mang lại nhiều tiềm năng phát
triển và ứng dụng rộng rãi trong cộng đồng. Bằng cách kết hợp các tính năng như
nhận diện thủ ngữ, chuyển đổi văn bản thành giọng nói và phân tích biểu cảm
khuôn mặt, đề tài mở ra một loạt các cơ hội mới trong nhiều lĩnh vực khác nhau.
Tiềm năng phát triển của đề tài này là vô cùng rộng lớn. Trong lĩnh vực
giáo dục, công nghệ này có thể giúp sinh viên và học viên khiếm thính – khiếm
thị truy cập thông tin và tài liệu học tập một cách dễ dàng hơn, đồng thời cải
thiện trải nghiệm học tập của họ. Trong lĩnh vực công nghiệp và doanh nghiệp,
phân tích biểu cảm khuôn mặt có thể được áp dụng để hiểu rõ hơn về nhu cầu của
khách hàng và tối ưu hóa trải nghiệm giao tiếp và dịch vụ của họ.
Ngoài ra, đề tài còn có tiềm năng để mở rộng vào các lĩnh vực mới như y
tế, giải trí và giao tiếp xã hội. Ví dụ, công nghệ này có thể được sử dụng để hỗ
trợ chẩn đoán và điều trị bệnh tâm thần, hoặc để tạo ra các trải nghiệm giao tiếp
mới trong trò chơi và mạng xã hội trực tuyến.
Đề tài về nhận diện thủ ngữ và phân tích biểu cảm khuôn mặt không chỉ là
một bước tiến lớn trong công nghệ mà còn là một công cụ mạnh mẽ trong việc
cải thiện cuộc sống và tạo ra giá trị cho cộng đồng. Đồng thời, tiềm năng phát
triển và ứng dụng của đề tài này còn mở ra một tương lai sáng sủa và đầy tiềm
năng.

61

TÀI LIỆU THAM KHẢO
[1] R. Sutton-Spence and F. de Araújo Machado, Creative Sign Language.
Cambridge, United Kingdom: Cambridge University Press, 2023.
[2] L. A. Rudge, Exploring British Sign Language via Systemic
Functional Linguistics. London, UK: Bloomsbury Academic, 2022.
[3] C. Geraci, R. McKee, and V. Nyst, Sign Language Ideologies in
Practice, in Sign Language Ideologies in Practice, vol. XII, M. S. U. Z. A.
Herrmann, Ed. Boston/Berlin: W de Gruyter Inc., Laner, UK: De
Gruyter Mouton, 2020.
[4] E. Hossain, Machine Learning Crash Course for Engineers. Cham,
Switzerland: Springer, 2024.
[5] S. Ansari, Building Computer Vision Applications Using Artificial
Neural Networks: With Examples in OpenCV and TensorFlow with Python, 2nd
ed. Centreville, VA, USA: Apress, 2023.
[6] J. R. Terven and D. M. C. Espaza, A Comprehensive Review of
YOLO Architectures in Computer Vision: From YOLOv1 to YOLOv8 and
YOLO-NAS, Machine Learning and Knowledge Extraction, Feb. 4, 2024.
[7] D. Reis, J. Kupec, J. Hong, and A. Daoudi, Real-Time Flying Object
Detection with YOLOv8, May 17, 2023.

62