%0 Journal Article 
%A Cob Parro, Antonio Carlos
%T Clasificación de accesorios a partir de información de profundidad
%D 2018
%U http://hdl.handle.net/10017/34381
%X El objetivo de este trabajo de fin de grado (TFG) es la identificación robusta de complementos
a partir de imágenes de profundidad (2.5D). Dichas imágenes serán adquiridas de una cámara
Kinect II ubicada en una posición cenital. Los complementos evaluados en este caso son gorras y
distintos tipos de sombreros (grandes, pequeños y medianos), que la solución propuesta debe ser
capaz de identificar. La solución propuesta extrae un conjunto de descriptores por cada persona
previamente detectada en la escena que, posteriormente, son clasificados utilizando la técnica
PCA (Análisis de Componentes Principales), comparándolos con las distintas clases previamente
entrenadas. El sistema desarrollado se ha evaluado realizando diferentes pruebas experimentales
sobre secuencias de profundidad reales, obteniendo resultados satisfactorios. En concreto, se han
obtenido tasas de acierto del 98% para el caso más sencillo (clasificación binaria) y superiores
al 85% en los casos más complejos (cuatro o cinco clases).

%K PCA
%K Análisis de componentes principales
%K Clasificación
%K Distancia euclídea
%K Distancia de Mahalanobis
%K Telecomunicaciones
%K Telecommunication
%~ Biblioteca Universidad de Alcala