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    Por favor, use este identificador para citar o enlazar este ítem:http://uvadoc.uva.es/handle/10324/4456

    Título
    Sistema de reconocimiento de acciones mediante cámaras con detección de profundidad
    Autor
    Tejero de Pablos, Antonio
    Director o Tutor
    Martínez Zarzuela, MarioAutoridad UVA
    Editor
    Universidad de Valladolid. Escuela Técnica Superior de Ingenieros de TelecomunicaciónAutoridad UVA
    Año del Documento
    2013
    Titulación
    Máster en Investigación en Tecnologías de la Información y las Comunicaciones
    Abstract
    El campo de monitorización y reconocimiento de movimientos es el centro de muchas investigaciones, dadas sus múltiples aplicaciones. Mediante el estudio de los sistemas actuales pueden observarse limitaciones y otros aspectos de mejora. Es posible aplicar nuevas técnicas de forma que se haga uso de tecnología comercial actual para mejorar el rendimiento de dichos sistemas de reconocimiento. De esta forma, este trabajo presenta un estudio del estado del arte en la monitorización y reconocimiento mediante información de profundidad, en el que se destacan las fortalezas y debilidades de los paradigmas actuales. A partir de este análisis, se propone un esquema de reconocimiento con capacidad de mejorar los sistemas actuales. La implementación consiste en un ToolBox de MatLab® con distintas funcionalidades. Sobre este se realizan una serie de experimentos y se discuten los resultados obtenidos, de forma que pueda trazarse un plan para futuros desarrollos que hagan uso de este estudio.
    Materias (normalizadas)
    Visión por ordenador
    Visión artificial (Robótica)
    Departamento
    Departamento de Teoría de la Señal y Comunicaciones e Ingeniería Telemática
    Idioma
    spa
    URI
    http://uvadoc.uva.es/handle/10324/4456
    Derechos
    openAccess
    Aparece en las colecciones
    • Trabajos Fin de Máster UVa [7004]
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    Nombre:
    TFM-G260.pdf
    Tamaño:
    2.091Mb
    Formato:
    Adobe PDF
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    Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 InternationalLa licencia del ítem se describe como Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International

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