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Título
Identificación de personas mediante redes neuronales a partir de datos obtenidos por sensores
Autor
Director o Tutor
Año del Documento
2022
Titulación
Grado en Ingeniería Informática
Abstract
¿Crees que se puede identificar a una persona por su forma de abrir una puerta? En este
Trabajo 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 junto
con la biblioteca TensorFlow y la API Keras. Do you think a person can be identified by the way he/she opens a door? In this Final
Degree Project, using Artificial Intelligence techniques, it will be explained how an
accuracy of 88 people correctly identified out of 100 has been reached.
This was achieved using a dataset formed by sequences of sensor readings for each
individual, it is possible to identify users among 47 different individuals by their way of
opening the door by Deep Learning techniques.
In addition, it will be explained how neural networks used for Deep Learning works and a
guide to solve Machine Learning problems will be given.
To implement the solution, the Python programming language has been used together with
the TensorFlow library and the Keras API.
Palabras Clave
Aprendizaje profundo
Redes neuronales
Departamento
Departamento de Informática (Arquitectura y Tecnología de Computadores, Ciencias de la Computación e Inteligencia Artificial, Lenguajes y Sistemas Informáticos)
Idioma
spa
Derechos
openAccess
Aparece en las colecciones
- Trabajos Fin de Grado UVa [28786]
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