Thông tin Nhóm nghiên cứu Kỹ thuật Máy tính và Đa phương tiện
| STT | Các trường thông tin | Tiếng Việt | Tiếng Anh |
| 1 | Tên nhóm nghiên cứu | Kỹ thuật Máy tính và Đa phương tiện | Multimedia and Computer Engineering |
| 2 | Lĩnh vực nghiên cứu | – Phân tích, xử lý và truyền dữ liệu đa phương tiện (văn bản, âm thanh, hình ảnh, video) – Ứng dụng trí tuệ nhân tạo trong phân tích, xử lý và truyền dữ liệu đa phương tiện – Nghiên cứu về thực tế ảo (VR) và thực tế tăng cường (AR) – Nghiên cứu các Kỹ thuật máy tính trong thu thập, phân tích, xử lý và truyền dữ liệu đa phương tiện | -Analyze, process, and communicate multimedia data (text, audio, images, video) – Applying artificial intelligence in multimedia data analysis, processing, and communication – Research on Virtual Reality (VR) and Augmented Reality (AR) – Research on Computer Engineering in collecting, analyzing, processing, and communicating multimedia data |
| 3 | Hướng nghiên cứu chính
| -Nghiên cứu nhằm nâng cao độ chính xác, giảm độ phức tạp tính toán của các mô hình học sâu cho các bài toán về Kỹ thuật Máy tính và Đa phương tiện -Xây dựng ứng dụng sử dụng thực tế ảo và thực tế tăng cường -Triển khai các hệ thống Kỹ thuật Máy tính và Đa phương tiện | -Research to improve accuracy and reduce the computational complexity of deep learning models for problems in Multimedia and Computer Engineering -Develop applications using Virtual Reality and Augmented Reality -Deploying Computer Engineering and Multimedia systems |
| 4 | Câu hỏi nghiên cứu | -Dữ liệu đa phương tiện (văn bản, âm thanh, hình ảnh, video) thu thập được rất lớn, cần có phương thức khai thác và xử lý dữ liệu hiệu quả. Làm thế nào để phát triển, tối ưu kiến trúc các mạng học sâu để phù hợp với từng thể thức dữ liệu đa phương tiện? -Quy trình triển khai kỹ thuật máy tính trong thu thập, xử lý, truyền thông dữ liệu đa phương tiện được tiến hành như thế nào cho hiệu quả? | -Multimedia data (text, audio, images, video) are collected extensively, requiring effective data exploitation and processing methods. How to develop and optimize the architecture of deep learning models to suit each multimedia data modality? -How to implement computer engineering in collecting, processing, and communicating multimedia data effectively? |
| 5 | Đề tài, dự án đã thực hiện | ||
| 6 | Đề tài, dự án đang thực hiện | ||
| 7 | Các công bố | Bài báo tạp chí WoS 1. Dinh-Tan Pham, Quang-Tien Pham, Tien-Thanh Nguyen, Thi-Lan Le, and Hai Vu, A Lightweight Graph Convolutional Network for Skeleton-based Action Recognition, Multimedia Tools and Applications (MTAP), Springer, DOI: 10.1007/s11042-022-13298-w, 82, pp. 3055–3079, 2023 (WoS, Q1). 2. Tien-Thanh Nguyen, Dinh-Tan Pham, Hai Vu, and Thi-Lan Le, A robust and efficient method for skeleton-based human action recognition and its application for cross-dataset evaluation, IET Computer Vision, Wiley Online Library, DOI: 10.1049/cvi2.12119, pp. 709-726, 2022 (WoS, Q3). 3. Dinh-Tan Pham, Quang-Tien Pham, Thi-Lan Le, and Hai Vu (2021), An Efficient Feature Fusion of Graph Convolutional Networks and its application for Real-Time Traffic Control Gestures Recognition, IEEE Access, ISSN: 2169-3536, pp. 121930 – 121943, 2021 (WoS, Q1). 4. Van-Toi Nguyen, Tien-Nam Nguyen, Thi-Lan Le, Dinh-Tan Pham, and Hai Vu (2020), Adaptive most joint selection and covariance descriptions for a robust skeleton-based human action recognition, Multimedia Tools and Applications (MTAP), Springer, DOI: 10.1007/s11042-021-10866-4, pp. 1-27, 2021 (WoS, Q1). Bài báo hội nghị quốc tế 1. Duy-Tung Nguyen, Duc-Manh Nguyen, Dinh-Tan Pham, Khoat Than, Hong-Thai Pham, Hai Vu, Bayesian method for bee counting with noise-labeled data, Proceedings of the 12th International Symposium on Information and Communication Technology, SoICT 2023, Ho Chi Minh City, pp. 401–408, 2023. 2. Dinh-Tan Pham, Van-Nam Hoang, Viet-Duc Le, Tien-Thanh Nguyen, Thanh-Hai Tran, Hai Vu, Van-Hung Le, Thi-Lan Le, Deep Learning Models for Skeleton-based Action Recognition for UAVs, International Conference on Communications and Electronics (ICCE 2022), Nha Trang, Vietnam, pp. 343-348, 2022. 3. Quang-Tien Pham, Viet-Anh Nguyen, Tien-Thanh Nguyen, Duc-Anh Nguyen, Duc-Giang Nguyen, Dinh-Tan Pham, Hai Vu, Thi-Lan Le, Automatic Recognition and Assessment of Physical Exercises from RGB Images, International Conference on Communications and Electronics (ICCE 2022), Nha Trang, Vietnam, pp. 349-354, 2022. | WoS Journals 1. Dinh-Tan Pham, Quang-Tien Pham, Tien-Thanh Nguyen, Thi-Lan Le, and Hai Vu, A Lightweight Graph Convolutional Network for Skeleton-based Action Recognition, Multimedia Tools and Applications (MTAP), Springer, DOI: 10.1007/s11042-022-13298-w, 82, pp. 3055–3079, 2023 (WoS, Q1). 2. Tien-Thanh Nguyen, Dinh-Tan Pham, Hai Vu, and Thi-Lan Le, A robust and efficient method for skeleton-based human action recognition and its application for cross-dataset evaluation, IET Computer Vision, Wiley Online Library, DOI: 10.1049/cvi2.12119, pp. 709-726, 2022 (WoS, Q3). 3. Dinh-Tan Pham, Quang-Tien Pham, Thi-Lan Le, and Hai Vu (2021), An Efficient Feature Fusion of Graph Convolutional Networks and its application for Real-Time Traffic Control Gestures Recognition, IEEE Access, ISSN: 2169-3536, pp. 121930 – 121943, 2021 (WoS, Q1). 4. Van-Toi Nguyen, Tien-Nam Nguyen, Thi-Lan Le, Dinh-Tan Pham, and Hai Vu (2020), Adaptive most joint selection and covariance descriptions for a robust skeleton-based human action recognition, Multimedia Tools and Applications (MTAP), Springer, DOI: 10.1007/s11042-021-10866-4, pp. 1-27, 2021 (WoS, Q1). International Conference Proceedings 1. Duy-Tung Nguyen, Duc-Manh Nguyen, Dinh-Tan Pham, Khoat Than, Hong-Thai Pham, Hai Vu, Bayesian method for bee counting with noise-labeled data, Proceedings of the 12th International Symposium on Information and Communication Technology, SoICT 2023, Ho Chi Minh City, pp. 401–408, 2023. 2. Dinh-Tan Pham, Van-Nam Hoang, Viet-Duc Le, Tien-Thanh Nguyen, Thanh-Hai Tran, Hai Vu, Van-Hung Le, Thi-Lan Le, Deep Learning Models for Skeleton-based Action Recognition for UAVs, International Conference on Communications and Electronics (ICCE 2022), Nha Trang, Vietnam, pp. 343-348, 2022. 3. Quang-Tien Pham, Viet-Anh Nguyen, Tien-Thanh Nguyen, Duc-Anh Nguyen, Duc-Giang Nguyen, Dinh-Tan Pham, Hai Vu, Thi-Lan Le, Automatic Recognition and Assessment of Physical Exercises from RGB Images, International Conference on Communications and Electronics (ICCE 2022), Nha Trang, Vietnam, pp. 349-354, 2022. |
| 8 | Các thành viên | ||
| Trưởng nhóm | Trưởng nhóm – Họ và tên: TS. Phạm Đình Tân – Đơn vị: Trường Quốc tế, Đại học Quốc gia Hà Nội | Leader – Name: Dr. Dinh-Tan Pham – Affiliation: International School, Vietnam National University, Hanoi | |
| Các thành viên | Các thành viên: 1. Họ và tên: TS. Hà Mạnh Hùng – Đơn vị: Trường Quốc tế, Đại học Quốc gia Hà Nội 2. Họ và tên: PGS. TS. Trần Thị Ngân – Đơn vị: Trường Quốc tế, Đại học Quốc gia Hà Nội 3. Họ và tên: ThS. Đỗ Tiến Thành – Đơn vị: Trường Quốc tế, Đại học Quốc gia Hà Nội | Members: 1. Name: Dr. Manh-Hung Ha – Affiliation: International School, Vietnam National University, Hanoi 2. Name: Assoc. Prof. Tran Thi Ngan – Affiliation: International School, Vietnam National University, Hanoi 3. Name: MSc. Tien Thanh Do – Affiliation: International School, Vietnam National University, Hanoi | |
| 9 | Thông tin liên hệ | * Người liên hệ: – Họ và tên: TS. Phạm Đình Tân – Email: tanpd@vnu.edu.vn – Điện thoại: 0966665187 | * Contact person: – Name: Dr. Dinh-Tan Pham. – Email: tanpd@vnu.edu.vn – Phone: (+84)966665187 |
