Nguyễn Thị Oanh

Giảng viên, Khoa Khoa học Máy tính

Tiến sỹ (Khoa học Máy tính, Đại học Nancy 2, Pháp, 2010)

Thạc sỹ (Viện Tin học Pháp ngữ, 2004)

Kỹ sư (Trường Đại học Bách khoa Hà Nội, 2001)

Email: oanhnt@soict.hust.edu.vn ; oanh.nguyenthi@hust.edu.vn

• Thị giác máy tính

• Thích ứng miền
• Phân vùng ngữ nghĩa
• Nhận dạng hoạt động
• Tìm kiếm dữ liệu da phương tiện

THI-OANH NGUYỄN là giảng viên chính ngành Khoa học máy tính tại Trường Công nghệ Thông tin và Truyền thông, Đại học Bách khoa Hà Nội. Chị nhận bằng tiến sĩ ngành Khoa học máy tính vào năm 2010 từ Đại học Nancy 2, Pháp. Chị có nhiều kinh nghiệm trong việc giảng dạy các khóa học về cơ sở dữ liệu, xử lý ảnh và thị giác máy tính cho sinh viên đại học và sau đại học. Các lĩnh vực nghiên cứu là thị giác máy tinh, đặc biệt là các bài toán về biểu diễn hình ảnh/video, phân vùng ngữ nghĩa, thích ứng miền và nhận diện hành động của con người. Chị là tác giả hoặc đồng tác giả của nhiều bài báo khoa học và đã tham gia các dự án nghiên cứu và phát triển được tài trợ bởi nhiều tổ chức quốc gia và quốc tế như NAFOSTED, NICOP, AFORS, VINIF, NAVER và HUST. Ngoài ra, chị còn là thành viên của Hiệp hội việt nam về nhận dạng (VAPR). Chị tham gia hỗ trợ các hoạt động khoa học như làm phản viện cho các hội nghị và tạp chí khoa học trong nước và quốc tế, cũng như tham gia tổ chức hội thảo quốc tế.

• Ngo-Kien Duong, Thi-Oanh Nguyen, and Viet-Sang Dinh. 2023. MCLDA: Multi-level Contrastive Learning for Domain Adaptive Semantic Segmentation. In Proceedings of the 12th International Symposium on Information and Communication Technology (SOICT ’23). Association for Computing Machinery, New York, NY, USA, 343–350. https://doi.org/10.1145/3628797.3628938
• Tung Nguyen Quang and Thi-Oanh Nguyen. 2023. Language Knowledge-Assisted in Topology Construction for Skeleton-Based Action Recognition. In Proceedings of the 12th International Symposium on Information and Communication Technology (SOICT ’23). Association for Computing Machinery, New York, NY, USA, 443–449. https://doi.org/10.1145/3628797.3629008
• H. -H. Nguyen and T. -O. Nguyen, “HRSeg: Leveraging High-Resolution Images to Enhance Polyp Segmentation Quality,” 2023 15th International Conference on Knowledge and Systems Engineering (KSE), Hanoi, Vietnam, 2023, pp. 1-4, doi: 10.1109/KSE59128.2023.10299503.
• N. D. Manh et al., “EndoUNet: A Unified Model for Anatomical Site Classification, Lesion Categorization and Segmentation for Upper Gastrointestinal Endoscopy,” 2022 14th International Conference on Knowledge and Systems Engineering (KSE), Nha Trang, Vietnam, 2022, pp. 1-6, doi: 10.1109/KSE56063.2022.9953766.
• Nguyen Tuan Hung, Phan Ngoc Lan, Nguyen Thi Oanh, Nguyen Thi Thuy, and Dinh Viet Sang. 2022. GCEENet: A Global Context Enhancement and Exploitation for Medical Image Segmentation. In Advances in Visual Computing: 17th International Symposium, ISVC 2022, San Diego, CA, USA, October 3–5, 2022, Proceedings, Part II. Springer-Verlag, Berlin, Heidelberg, 141–152. https://doi.org/10.1007/978-3-031-20716-7_11
• K. D. Nam et al., “A Coarse-to-fine Unsupervised Domain Adaptation Method for Cross-Mode Polyp Segmentation,” 2022 14th International Conference on Knowledge and Systems Engineering (KSE), Nha Trang, Vietnam, 2022, pp. 1-6, doi: 10.1109/KSE56063.2022.9953621.
• Nguyen Viet Manh, Kieu Dang Nam, Dinh Viet Sang, Thi-Oanh Nguyen, G2L: A Global to Local Alignment Method for Unsupervised Domain Adaptive Semantic Segmentation, Procedia Computer Science, Volume 207, 2022, Pages 2698-2707, ISSN 1877-0509, https://doi.org/10.1016/j.procs.2022.09.328.
• K. D. Nam, T. M. Nguyen, T. V. Dieu, M. Visani, T. -O. Nguyen and D. V. Sang, “A Novel Unsupervised Domain Adaption Method for Depth-Guided Semantic Segmentation Using Coarse-to-Fine Alignment,” in IEEE Access, vol. 10, pp. 101248-101262, 2022, doi: 10.1109/ACCESS.2022.3205414.
• N. T. Duc, N. T. Oanh, N. T. Thuy, T. M. Triet and V. S. Dinh, “ColonFormer: An Efficient Transformer Based Method for Colon Polyp Segmentation,” in IEEE Access, vol. 10, pp. 80575-80586, 2022, doi: 10.1109/ACCESS.2022.3195241.
• Hoang-Thuyen Nguyen and Thi-Oanh Nguyen. 2021. Attention-based network for effective action recognition from multi-view video. Procedia Comput. Sci. 192, C (2021), 971–980. https://doi.org/10.1016/j.procs.2021.08.100
• Anh-Vu Bui, Thi-Oanh Nguyen, Multi-view Human Action Recognition Based on TSN Architecture Integrated with GRU, Procedia Computer Science, Volume 176, 2020, Pages 948-955, ISSN 1877-0509, https://doi.org/10.1016/j.procs.2020.09.090.
• X. Bui, H. Vu, O. Nguyen and K. Than, “MAP Estimation With Bernoulli Randomness, and Its Application to Text Analysis and Recommender Systems,” in IEEE Access, vol. 8, pp. 127818-127833, 2020, doi: 10.1109/ACCESS.2020.3008534.

• Bài báo tốt nhất tại Hội thảo SoICT 2016
• Học bổng vùng Poitou-Charentes cho nghiên cứu viên mời 2014
• Học bổng chính phủ pháp, 2006-2009
• Học bổng vùng Lorrain, 2006-2009

• IT3090: Cơ sở dữ liệu
• IT3290/IT3290E: Thực hành cơ sở dữ liệu
• IT4851: Hệ cơ sở dữ liệu đa phương tiện
• IT4090Q: Xử lý ảnh
• IT4343E / IT5409: Thị giác máy tính

• Thích ứng miền cho bài toán phân vùng ngữ nghĩa và ứng dụng trong bài toán hiểu ngữ cảnh cho xe tự hành