Detección de objetos y acciones no comunes mediante aprendizaje profundo
Date
2021
Authors
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Publisher
Benemérita Universidad Autónoma de Puebla
Abstract
"En la era actual los datos representan información valiosa pues son fundamentales principalmente para extraer información útil que sirve para generar evaluaciones o servicios. Así surgen ramas como el machine learning o aprendizaje automático que trata de encontrar modelos matemáticos que permitirán hacer evaluaciones. Sin embargo, esto tiene un gran problema pues los investigadores deben elegir alguno de los métodos existentes y además deben elegir que datos se tomaran para entrenar. Por tal motivo surgieron nuevas técnicas para tratar estos problemas de una manera más general y tomar todos los datos con el fin de generar un modelo matemático, a esto se le denomina deep learning o aprendizaje profundo. Uno de los campos de deep learning que más investigación tiene es el estudio de imágenes donde se busca hacer clasificación, detección y segmentación. En este trabajo se plantea crear una aplicación de apoyo en vigilancia a través de deep learning clasificando y detectando imágenes además de seguir regiones de objetos con el propósito de alertar cuando una persona olvida un objeto. Para lograr esta meta se utilizan tecnologías como la programación el deep learning y un algoritmo de seguimiento".
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