Detección e identificación de rutinas con técnicas de inteligencia artificial

Autores
García, Tomás Federico
Año de publicación
2020
Idioma
español castellano
Tipo de recurso
tesis de grado
Estado
versión aceptada
Colaborador/a o director/a de tesis
Massa, José María
Menchón, Martin Alejandro
Descripción
En los últimos años se ha comprobado que el registro de las actividades diarias de una persona forman un volumen de información extenso, el cuál puede contribuir a tratamientos contra enfermedades o condiciones relacionadas a la pérdida de memoria. Una forma de capturar estos eventos, es mediante el uso de cámaras egocéntricas, un tipo de cámaras que intentan imitar el campo visual de un individuo. Gracias a los avances en el área de la inteligencia artificial, los algoritmos de Deep Learning para la clasificación de imágenes convierten la tarea de clasificar estas imágenes en una tarea semi-automática. En base a esta premisa, se pretende estudiar la viabilidad de una solución que sea capaz de detectar e identificar actividades rutinarias a partir de un conjunto de imágenes tomadas a lo largo de un período de tiempo determinado.
Fil: García, Tomás Federico. Universidad Nacional del Centro de la Provincia de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas; Argentina.
Fil: Massa, José María . Universidad Nacional del Centro de la Provincia de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas; Argentina.
Fil: Menchón, Martin Alejandro. Universidad Nacional del Centro de la Provincia de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas; Argentina.
Materia
Ingeniería del software
Interacción hombre-computación
Ingeniería de sistemas
Cámaras egocéntricas
Inteligencia artificial
Deep Learning
Imágenes egocéntricas
Enfermedades de la memoria
Nivel de accesibilidad
acceso abierto
Condiciones de uso
http://creativecommons.org/licenses/by-nc/2.5/ar/
Repositorio
RIDAA (UNICEN)
Institución
Universidad Nacional del Centro de la Provincia de Buenos Aires
OAI Identificador
oai:ridaa.unicen.edu.ar:123456789/2377
Acceder
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