RT info:eu-repo/semantics/masterThesis
T1 Diseño, implementación y evaluación de un sistema de detección y seguimiento de la pose tridimensional de personas basado en “Deep Learning”
A1 Guardiola Luna, Irene
K1 Estimación de pose 3D
K1 Evaluación funcional
K1 Aprendizaje profundo
K1 Imágenes de profundidad
K1 3D pose estimation
K1 Functional evaluation
K1 Deep Learning
K1 Depth images
K1 Telecomunicaciones
K1 Telecommunication
AB En el presente trabajo se va a abordar el tema de la detección de las articulaciones y la pose tridimensionaldel cuerpo humano en el contexto de la valoración funcional de personas. El objetivo final sería evaluar elgrado de dependencia, discapacidad y/o limitaciones que las personas puedan llegar a tener, en particularlas de avanzada edad, al realizar actividades de la vida diaria, con especial énfasis en las actividadesbásicas, como pueden ser: comer, lavarse los dientes, sentarse, limpiar, etc. Con esto se pretende ayudar alos terapeutas ocupacionales a detectar limitaciones de forma temprana y obtener valoraciones objetivasa través del sistema automático, eliminando la subjetividad del personal evaluador y las interferenciasque la presencia de este pueda ejercer en las personas que están siendo evaluadas. En el trabajo seestudiarán y aportarán algoritmos que proporcionen parámetros de destreza y funcionalidad. Para ellose han analizado las redes neuronales y las posibles arquitecturas que se podrían aplicar para resolver elproblema mencionado. A tal efecto, se ha indagado en las redes que sean capaces de estimar la posicióntridimensional de las articulaciones del cuerpo humano a partir de imágenes de profundidad y en RGB,con el fin de evaluar funcionalmente a las personas y obtener una valoración clínica valida.
YR 2022
FD 2022
LK http://hdl.handle.net/10017/53498
UL http://hdl.handle.net/10017/53498
LA spa
DS MINDS@UW
RD 27-abr-2024