Sinh viên UIT có bài báo khoa học được chấp nhận đăng tại tạp chí xếp hàng Q1

19/10/2023 - 10:48

Bài báo: “Improving human-object interaction with auxiliary semantic information and enhanced instance representation”

Link bài báo: https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S0167865523002611

Sinh viên thực hiện:

Lê Việt Thịnh - 20520781 - Khoa học Máy tính - Đồng tác giả

Văn Nguyễn Ngọc Huyền - 20521424 - Khoa học Máy tính - Đồng tác giả

Giáo viên hướng dẫn: TS. Nguyễn Tấn Trần Minh Khang

Tóm tắt bài báo:

Phát hiện Tương tác giữa Con Người và Đối Tượng (Human–Object Interaction - HOI) đã thu hút sự quan tâm đáng kể từ các nhà nghiên cứu trong lĩnh vực Thị giác máy tính, bài toán này liên quan đến việc xác định và mô tả các hành động giữa con người và đối tượng. Nhiều phương pháp đã được đề xuất để giải quyết vấn đề này, bao gồm các phương pháp tuần tự và end-to-end, và gần đây tập trung vào khám phá các hệ thống end-to-end. Nghiên cứu này trình bày một mô hình phát hiện Con người-Đối tượng dựa trên phương pháp cơ sở HOTR, cải tiến thông qua ba mô-đun được đề xuất. Mô hình cải thiện biểu diễn vật thể thông qua một cơ chế đơn giản nhưng hiệu quả, sử dụng thông tin ngữ nghĩa (semantic information) để cung cấp hiểu biết ngữ cảnh và kiến thức bổ sung, và tích hợp cơ chế chú ý chéo (cross-attention mechanism) để kết hợp các bản đồ đặc trưng cấp cao, đa cấp trong kiến trúc Transformer. Kết quả thực nghiệm cho thấy mô hình đề xuất đạt được cải tiến đáng kể so với mô hình HOTR cơ sở, đồng thời cạnh tranh với các mô hình tiên tiến khác trên hai tập dữ liệu phổ biến: V-COCO và HICO-DET.

Chúng em xin gửi lời cám ơn đến Thầy Nguyễn Tấn Trần Minh Khang – Phó hiệu trưởng Trường Đại học Công nghệ Thông tin đã tận tình hướng dẫn và chỉ ra những mặt hạn chế của chúng em trong quá trình nghiên cứu và công bố bài báo khoa học quốc tế này.

Tạp chí Pattern Recognition Letters là một tạp chí quốc tế chuyên về lĩnh vực Nhận dạng Mẫu (Pattern Recognition), xếp hạng Q1 với chỉ số ảnh hưởng của tạp chí (Impact Factor) là 5.1 (theo https://www.sciencedirect.com/.../pattern-recognition...), xếp thứ 14 trên thế giới trong lĩnh vực Thị giác máy tính (Computer Vision) và Nhận dạng mẫu (Pattern Recognition) và xếp thứ 17 trên thế giới trong lĩnh vực xử lý tín hiệu (Signal Processing) (theo Scimago Institutions Rankings).