Redes de aprendizaje profundo para reconocimiento de actividades humanas: framework de pre-procesado y entrenamiento en Tensorflow

Abstract

En esta memoria de Trabajo Fin de Grado se describe la elaboración de un framework especializado en el reconocimiento y clasificación de actividades humanas (problema HAR). Para ello, el autor se ha servido del uso de técnicas avanzas de aprendizaje automático y profundo aplicadas sobre dos bases de datos que contienen información de sensores ópticos (VICON) e inerciales (IMU). Dichos sensores aportarán información sobre la posición (vectores tridimensionales) u orientación (cuaterniones) de los sujetos bajo estudio que será utilizada por las redes neuronales en el proceso de clasificación. Se detalla la construcción del entorno de trabajo, diseñado bajo las máximas de sencillez y versatilidad, capaz de integrar múltiples bases de datos y no sólo aquellas dos utilizadas como fundamento en la confección de este documento1. Los resultados obtenidos sobre los conjuntos de datos públicos mencionados anteriormente tras haber sido procesados por el sistema confirman la eficacia del mismo llegando a una solución satisfactoria del problema.

This final master thesis describes the development of a framework specialized in the recognition and classification of human activities (HAR problem). To do this, the author has made use of advanced machine and deep learning techniques applied to two databases that contain information from optical (VICON) and inertial (IMU) sensors. These sensors will provide information on the position (three-dimensional vectors) or orientation (quaternions) of the subjects under study that will be used by the neural networks in the classification process. The construction of the work environment will be detailed as designed under the maxims of simplicity and versatility, capable of integrating multiple databases and not only those two used as a basis in the preparation of this document. The results obtained on the aforementioned public datasets after being processed by the system confirm its effectiveness, reaching a satisfactory solution to the problem.