Đề tài: Mô hình nhận dạng ngôn ngữ ký hiệu rời rạc tiếng Việt dựa trên học sâu và dữ liệu đa góc nhìn.
Ngành: Kỹ thuật điện tử                           Mã số: 9520203
Người hướng dẫn khoa học:
                                               1.TS. Trần Anh Vũ
                                                2. PGS.TS. Nguyễn Phi Lê
Cơ sở đào tạo: Đại học Bách khoa Hà Nội
Ngày đăng: 20/04/2026
TÓM TẮT KẾT LUẬN MỚI CỦA LUẬN ÁN

1. Đề xuất Mô hình nhận dạng ký hiệu riêng biệt đơn góc nhìn VTNGCN và đa góc nhìn VTN3GCN từ video kết hợp đặc trưng hình ảnh khớp xương và tư thế.
2. Đề xuất mô hình nhận dạng ký hiệu đa góc nhìn tập trung vào vùng cường độ chuyển động cao của bàn tay và cơ chế chắt lọc tri thức khi triển khai đơn góc nhìn.
3. Xây dựng bộ dữ liệu Multi-View VSL quy mô lớn (1000 ký hiệu rời rạc, 84.756 video, 3 góc nhìn) và định hướng ứng dụng trong hệ thống hỗ trợ dạy học cho người khiếm thính.

1. Proposed the Single-view VTNGCN and Multi-view VTN3GCN models for isolated sign recognition from video sequences, effectively integrating skeletal joints and pose-based spatial-temporal features.
2. Proposed a multi-view recognition model focusing on high-intensity motion regions of the hands, incorporating a knowledge distillation mechanism to enhance performance in single-view deployment scenarios.
3. Constructed a large-scale Multi-View VSL dataset (comprising 1,000 signs, 84,756 videos, and 3 distinct camera views) and developed application frameworks for educational support systems tailored to the hearing-impaired community.