RT info:eu-repo/semantics/bachelorThesis
T1 Identificación de personas mediante redes neuronales a partir de datos obtenidos por sensores
A1 Fernández Guaza, Alfredo
A2 Universidad de Valladolid. Escuela de Ingeniería Informática de Valladolid
K1 Aprendizaje profundo
K1 Redes neuronales
AB ¿Crees que se puede identificar a una persona por su forma de abrir una puerta? En esteTrabajo Fin de Grado, mediante técnicas de Inteligencia Artificial se explicará cómo se ha llegado a una precisión de 88 personas identificadas correctamente de cada 100.Para ello, a partir de un conjunto de datos formado por secuencias de lecturas de sensores por cada individuo, se logra identificar a usuarios entre 47 individuos distintos por su forma de abrir la puerta mediante técnicas de Aprendizaje Profundo.Aparte, se explica el funcionamiento de las redes neuronales utilizadas para el Aprendizaje Profundo y se dará una guía para resolver problemas de Aprendizaje Automático.Para implementar la solución se ha empleado el lenguaje de programación Python juntocon la biblioteca TensorFlow y la API Keras.
YR 2022
FD 2022
LK https://uvadoc.uva.es/handle/10324/57277
UL https://uvadoc.uva.es/handle/10324/57277
LA spa
NO Departamento de Informática (Arquitectura y Tecnología de Computadores, Ciencias de la Computación e Inteligencia Artificial, Lenguajes y Sistemas Informáticos)
DS UVaDOC
RD 27-jul-2024