RT info:eu-repo/semantics/bachelorThesis
T1 Reconocimiento de actividades físicas con sensores inerciales y Redes Neuronales de Aprendizaje Profundo
A1 Sáez Bombín, Sergio
A2 Universidad de Valladolid. Escuela Técnica Superior de Ingenieros de Telecomunicación
K1 Reconocimiento de actividades humanas
K1 Sensores inerciales
K1 Inteligencia artificial
K1 Deep Learning
AB El objetivo de este Trabajo Fin de Grado consiste en el desarrollo de una red neuronal vía software capaz de clasificar actividades físicas a partir de un set limitado de ellas, teniendo que generalizar, la propia red, patrones o características propias de cada actividad para poder reconocerlas sin importar el sujeto que las esté realizando.En primer lugar, estudiaremos las posibles utilizaciones que se dan a las redes neuronales y su uso con datos provenientes de sensores inerciales. A continuación, se expondrá la situación en la que se encuentra hoy en día el reconocimiento de actividades físicas mediante el uso de la Inteligencia Artificial y más en concreto, del Deep Learning. Tras este estudio, se presentarán los fundamentos matemáticos y teóricos en los que se basa el diseño de redes neuronales, con el objetivo de justificar las decisiones de diseño que se han llevado a cabo. Finalmente, se describirán las redes neuronales diseñadas y se presentarán sus resultados, terminando con las conclusiones sacadas y el planteamiento de las posibles líneas futuras a seguir raíz de este Trabajo Fin de Grado.
YR 2018
FD 2018
LK http://uvadoc.uva.es/handle/10324/33059
UL http://uvadoc.uva.es/handle/10324/33059
LA spa
DS UVaDOC
RD 02-dic-2024