Show simple item record

dc.contributor.authorCantarero Navarro, Rubén
dc.date.accessioned2014-07-31T11:59:23Z
dc.date.available2014-07-31T11:59:23Z
dc.date.issued2014
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/10578/3947
dc.description.abstractActualmente la sociedad está experimentado importantes cambios en los que, cada vez más, se confía en que la tecnología facilite el día a día de las personas. Es por eso que, de forma exponencial, están apareciendo continuamente sistemas y dispositivos enfocados a ayudar a las personas en su vida cotidiana. En este contexto, el reconocimiento de acciones humanas (Human Action Recognition) está comenzado a jugar un papel fundamental en importantes áreas cómo la vídeo-vigilancia, asistencia a personas mayores y discapacitados, la Interacción Persona-Ordenador, etc. El presente proyecto estudia cómo la utilización de cámaras de profundidad puede ayudar a mejorar las tasas de reconocimiento de acciones humanas en las que los movimientos corporales no han sido previamente preestablecidos. La metodología seguida está descompuesta en dos etapas. En la primera de ellas se ha estudiado cómo obtener e interpretar la información proporcionada por este tipo de cámaras y analizar qué puede aportar esta información al reconocimiento de acciones. En la segunda etapa se ha empleado un algoritmo de aprendizaje máquina, conocido como Bag of Words (BOW), que proporciona una estimación de la clasificación de acciones a partir de secuencias de vídeo mediante el análisis de las características de imágenes. Finalmente, mediante la utilización de diferentes conjunto de datos, se ha entrenado y evaluado el sistema propuesto de manera que se garantice la robustez del mismo ante la multimodalidad en la realización de acciones. Por esta razón también se ha llevado a cabo la elaboración de un dataset propio. Para concluir, los resultados obtenidos han sido comparados con otros estudios para verificar si este nuevo enfoque basado en el uso de cámara de profundidad supone una mejora en el reconocimiento de acciones humanas.es_ES
dc.formattext/plainen_US
dc.language.isoesen_US
dc.publisherUniversidad de Castilla-La Manchaes_ES
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccessen_US
dc.subjectSistemas Informáticos
dc.titleKinBehR KINect for human BEHaviour Recognitiones_ES
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/otheren_US


Files in this item

Thumbnail

This item appears in the following Collection(s)

Show simple item record