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https://rinacional.tecnm.mx/jspui/handle/TecNM/6769| Título: | Identificación de situaciones de interés centradas en el humano |
| Autor: | Garcia Garcia, Sagrario%1144348 |
| metadata.dc.subject.other: | Reconocimiento de actividad humana - Sistema de adquisición multimodal - Toma de estudio Inteligencia artificial - Reconocimiento de actividad humana - Caso de estudio |
| Data: | 2024-01-16 |
| Editora: | Tecnológico Nacional de México |
| metadata.dc.publisher.tecnm: | Centro Nacional de Investigación y Desarrollo Tecnológico |
| Descrição: | El reconocimiento de actividad humana (Human Activity Recognition, por sus siglas en inglés, HAR), brinda información sobre situaciones de interés específicas, de esta forma se obtiene el seguimiento de las actividades realizadas por una o más personas. El procedimiento general para que un sistema de supervisión comprenda la acción que se desarrolla, implica diversas tareas como la adquisición de datos, preprocesamiento, extracción y selección de características, clasificación y evaluación. El desarrollo de este tema de estudio, puede contribuir a la mejora de la calidad de vida, para conocer el diagnóstico o seguimiento de actividades humana específicas. Gran parte de este crecimiento es el uso de dispositivos portátiles como lo son los celulares y relojes inteligentes. En este trabajo se propone un sistema de reconocimiento automático de actividades humanas de interés, estas acciones son: estar de pie, caminar, sentarse, caer y “sin interés”. Por medio de un sistema de adquisición multimodal conformado por una cámara RGB y sensores inerciales, utilizando la combinación de modelos de aprendizaje automático para la clasificación de actividades. Como resultado se obtuvo un sistema automático de actividades, que es capaz de reconocer las actividades con un conjunto, combinación, o uso individual de sensores, mediante reglas definidas. |
| metadata.dc.type: | info:eu-repo/semantics/masterThesis |
| Aparece nas colecções: | Tesis de Maestría en Computación |
Ficheiros deste registo:
| Ficheiro | Descrição | Tamanho | Formato | |
|---|---|---|---|---|
| MC_Sagrario_Garcia_Garcia_2024.pdf | Tesis | 3.9 MB | Adobe PDF | Ver/Abrir |
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