TUYỂN SINH VIÊN THAM GIA ĐỀ TÀI NGHIÊN CỨU KHOA HỌC

Tên đề tài: Nhận dạng hoạt động của người dùng dựa trên các cảm biến của điện thoại thông minh

Đơn vị: Phòng thí nghiệm Truyền thông đa phương tiện (MMLAB - UIT)

Người hướng dẫn: TS. Nguyễn Thành Dương, TS. Đào Minh Sơn

Cần tuyển: 01 học viên cao học, 02 sinh viên đại học

Yêu cầu:

• Kỹ năng lập trình (ưu tiên người biết lập trình Android)
• Có khả năng nghiên cứu khoa học
• Đọc, viết tiếng Anh (đọc tài liệu, viết bài đăng tạp chí, hội thảo quốc tế)

Hỗ trợ: Tham dự hội thảo, đăng báo, làm luận văn tốt nghiệp

Thời gian thực hiện: Tháng 4/2015 – tháng 3/2016

Liên hệ:TS. Nguyễn Thành Dương. Email: This email address is being protected from spambots. You need JavaScript enabled to view it. (Đề nghị gửi CV kèm theo)

Nội dung nghiên cứu:

-  Thu thập, chuẩn hóa dữ liệu từ built-in sensors của smartphones (thông tin gia tốc, thông tin GPS, thông tin thời gian...) để làm dữ liệu huấn luyện và kiểm tra; lấy mẫu về hoạt động của người sử dụng để làm groundtruth.

-  Tiến hành lấy mẫu dữ liệu theo nhiều lớp hoạt động của người sử dụng. Phân tích đặc trưng dữ liệu của từng hoạt động cụ thể của người dùng. Dữ liệu mẫu về từng hoạt động của người sử dụng (đi, chạy, lên cầu thang…v.v ) sẽ được thu thập với nhiều mẫu khác nhau, phân chia theo độ tuổi, giới tính của người sử dụng, vị trí của điện thoại (túi quần trước, sau, túi áo, túi xách, cầm tay…).

-  Xây dựng hệ thống xử lý trực tuyến dựa trên mã nguồn mở ESPER (http://esper.codehaus.org/) nhằm thu nhận và xử lý tín hiệu từ smartphones, phát hiện sự kiện (events, complex events), thông báo cho các nơi liên quan

-  Nghiên cứu, phân tích, phân lớp dữ liệu cảm biến theo thời gian nhằm đánh giá, nhận dạng hành động của người dùng. Áp dụng kỹ thuật trong các lĩnh vực dưới đây để nhận dạng hoạt động của người sử dụng smartphones:

• time-series analysis: mềm hóa dữ liệu, khử nhiễu, nội suy dữ liệu bị mất do lỗi đường truyền, tiên đoán dữ liệu trong tương lai gần, tính toán các correlation giữa các tín hiệu khác nhau,
• pattern recognition: trích xuất đặc trưng, nhận dạng mẫu, xây dựng tập action models, mỗi action model thể hiện một hành động cơ bản cụ thể của người sử dụng smartphone,
• complex event processing: xây dựng các sự kiện phức dựa trên mối quan hệ không-thời gian giữa các sự kiện cơ bản (được xây dựng từ bước trên) để tạo ra complex event models. Xây dựng các trigger để kích hoạt các complex event models nhằm nhận dạng trực tuyến hành động của người sử dụng smartphones.