Nhan đề chính: Recent Advances in Machine Learning Techniques and Sensor Applications for Human Emotion, Activity Recognition and Support

Nhan đề dịch: Những tiến bộ gần đây trong kỹ thuật học máy và ứng dụng cảm biến để nhận dạng và hỗ trợ hoạt động, cảm xúc của con người

Tác giả: Kyandoghere Kyamakya, Fadi Al Machot, Habib Ullah, Florenc Demrozi

Nhà xuất bản: Springer Cham

Năm xuất bản: 2024

Số trang: 293 tr.

Ngôn ngữ: Tiếng Anh 

ISBN: 978-3-031-71821-2

SpringerLink

Lời giới thiệu: Cuốn sách này khám phá việc tích hợp các kỹ thuật học máy và ứng dụng cảm biến để nhận diện cảm xúc và hoạt động của con người, từ đó tạo ra các hệ thống hỗ trợ cá nhân hóa và hiệu quả. Nội dung bao gồm các kỹ thuật học máy tiên tiến và mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) sử dụng cảm biến đa phương thức.

Việc nâng cao chất lượng cuộc sống cho những người có nhu cầu đặc biệt, đặc biệt là người cao tuổi, là trọng tâm trong nghiên cứu về Cuộc sống Chủ động và Hỗ trợ (Active and Assisted Living - AAL). Khác với nhiều tài liệu khác, cuốn sách này không chỉ tập trung vào việc nhận diện mà còn nhấn mạnh các cơ chế hỗ trợ, thông qua tích hợp siêu mô hình (metamodel integration) để xây dựng các hệ thống AAL linh hoạt.

Cuốn sách mang đến những hiểu biết sâu sắc về các công nghệ đang chuyển đổi lĩnh vực AAL, dành cho các nhà nghiên cứu, sinh viên và chuyên gia. Đây là nguồn tài liệu quý giá để phát triển các hệ thống hỗ trợ thông minh, cá nhân hóa, góp phần nâng cao chất lượng cuộc sống trong các môi trường sống thông minh. Đồng thời, nó cũng rất cần thiết cho việc nâng cao hiểu biết về công nghệ học máy và cảm biến trong AAL và nhận diện cảm xúc.

Từ khóa: Trí tuệ tính toán; Mô hình Markov ẩn; Mạng Bayesian; Cảm biến sinh lý; Cảm xúc; Con người.

 Nội dung cuốn sách gồm những phần sau:

- Giải mã bản chất con người: Kỹ thuật học máy mới và ứng dụng cảm biến trong nhận thức cảm xúc và phát hiện hoạt động

- Tận dụng khả năng nhận diện cảm xúc và mệt mỏi theo ngữ cảnh thông qua các mô hình ngôn ngữ lớn để nâng cao hệ thống hỗ trợ lái xe tiên tiến (ADAS)

- Nhận dạng cảm xúc của con người dựa trên ECG bằng cách sử dụng mô hình sinh sản

- Kiến trúc mạng nơ-ron tích chập tiến hóa để nhận dạng cảm xúc từ tín hiệu EEG

- Phân tích tiềm năng đóng góp của phương pháp tiếp cận siêu học tập vào phân tích chuỗi thời gian liên quan đến cảm xúc, độc lập với chủ thể của các tín hiệu sinh học một cách mạnh mẽ và hiệu quả

- Mô hình LSTM-CNN đa nhánh để nhận dạng hoạt động của con người

- Tầm quan trọng của việc phát hiện hoạt động và cảm xúc trong lĩnh vực hỗ trợ sinh hoạt

- Nhận dạng hoạt động của con người theo thời gian thực để đào tạo VR cho người cao tuổi với mạng lưới vùng cơ thể

- Một phương pháp tiếp cận tích hợp siêu mô hình tương tác (IMIA) cho các hệ thống sống chủ động và hỗ trợ