RT info:eu-repo/semantics/bachelorThesis
T1 Diseño e implementación de redes neuronales de aprendizaje profundo para clasificación y análisis de movimientos corporales capturados mediante dispositivos vestibles
A1 Arévalo González, David
A2 Universidad de Valladolid. Escuela Técnica Superior de Ingenieros de Telecomunicación
K1 Reconocimiento de actividades humanas
K1 Sensores inerciales
K1 Base de datos
AB Este Trabajo de Fin de Grado se centra en el problema del Reconocimiento de ActividadesHumanas o HAR empleando Redes Neuronales de Aprendizaje Profundo, que se encuentrandentro de la Inteligencia Artificial y a su vez, del Aprendizaje Automático.En nuestro caso concreto, los datos se han obtenido a través de Sensores Inerciales o IMUs,los cuales registran cuaterniones, indicando la orientación de la parte del cuerpo donde estánsituados. Con estas grabaciones, se ha llevado a cabo el procesado de los datos y la formaciónuna base de datos con estas grabaciones procesadas. Partiendo de esta base de datos, y empleandoredes convolucionales, hemos conseguido llevar a cabo el reconocimiento de actividades humanas.El resultado es la identificación de 13 actividades tanto de tren superior como de tren inferiorcon gran precisión.
YR 2021
FD 2021
LK https://uvadoc.uva.es/handle/10324/50028
UL https://uvadoc.uva.es/handle/10324/50028
LA spa
DS UVaDOC
RD 24-nov-2024