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000078431 1001_ $$aBenages Pardo, Luis
000078431 24200 $$aDetection of human activities with wearable sensors
000078431 24500 $$aDetección de actividades humanas con sensores portables
000078431 260__ $$aZaragoza$$bUniversidad de Zaragoza$$c2018
000078431 506__ $$aby-nc-sa$$bCreative Commons$$c3.0$$uhttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/3.0/
000078431 520__ $$aDiseño e implementación de un sistema capaz de distinguir entre distintas actividades realizadas durante el desempeño de un partido de tenis, siendo la finalidad última la correcta clasificación de un conjunto de golpes realizados. El modelo presenta robustez ante la variabilidad de las dimensiones, edad o sexo de cualquier sujeto que realice las actividades. Los datos han sido recopilados con dos nodos sensores que incorporan acelerómetro y giróscopo, y la tecnología de comunicación de bajo consumo Bluetooth Low Energy. Los modelos creados están basados en técnicas de Deep Learning con aprendizaje semi-supervisado, e implementados con TensorFlow con su API en Python. Primero se ha obtenido un extractor de características de los datos entrenando de manera no supervisada un Autoencoder Convolucional. Después se han entrenado distintas arquitecturas de Perceptrones Multicapa MLP con las características extraídas. Finalmente se exponen los resultados de clasificación obtenidos.
000078431 521__ $$aMáster Universitario en Ingeniería Electrónica
000078431 540__ $$aDerechos regulados por licencia Creative Commons
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