Sistema de Interacción Hombre-Máquina basado en Aprendizaje Profundo: Reconocimiento de Gestos
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http://hdl.handle.net/10045/68353
Título: | Sistema de Interacción Hombre-Máquina basado en Aprendizaje Profundo: Reconocimiento de Gestos |
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Autor/es: | Oprea, Sergiu |
Director de la investigación: | Garcia-Rodriguez, Jose | Pomares, Jorge |
Centro, Departamento o Servicio: | Universidad de Alicante. Departamento de Tecnología Informática y Computación | Universidad de Alicante. Departamento de Física, Ingeniería de Sistemas y Teoría de la Señal |
Palabras clave: | Interacción hombre-máquina | Reconocimiento de gestos | Aprendizaje profundo | Redes neuronales recurrentes |
Área/s de conocimiento: | Arquitectura y Tecnología de Computadores | Ingeniería de Sistemas y Automática |
Fecha de publicación: | 24-jul-2017 |
Fecha de lectura: | 19-jul-2017 |
Resumen: | En los últimos años las redes profundas han producido un amplio impacto y configurado un nuevo panorama en la visión por computador. Los resultados obtenidos por los sistemas basados en redes convolucionales en el reconocimiento de patrones sobre información visual ha desplazado a los sistemas tradicionales. En este proyecto proponemos el uso de estas redes para mejorar la interacción entre humanos y robots mediante la interpretación de la información proporcionada por sensores visuales. |
URI: | http://hdl.handle.net/10045/68353 |
Idioma: | spa |
Tipo: | info:eu-repo/semantics/masterThesis |
Derechos: | Licencia Creative Commons Reconocimiento-CompartirIgual 4.0 |
Revisión científica: | no |
Aparece en las colecciones: | Máster Universitario en Automática y Robótica - Trabajos Fin de Máster |
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