Detección e identificación de rutinas con técnicas de inteligencia artificial

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...

Descripción completa

Detalles Bibliográficos
Autor principal: García, Tomás Federico
Formato: Artículo revista
Lenguaje:Español
Publicado: Universidad Nacional del Centro de la Provincia de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas 2020
Materias:
Ingeniería del software
Interacción hombre-computación
Ingeniería de sistemas
Cámaras egocéntricas
Inteligencia artificial
Deep Learning
Imágenes egocéntricas
Enfermedades de la memoria
Acceso en línea:https://www.ridaa.unicen.edu.ar/handle/123456789/2377
Aporte de:
Repositorio Institucional de Acceso Abierto (RIDAA) de Universidad Nacional del Centro
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description 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.
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