Sistema de detección automática de estereotipias en el trastorno del espectro autista

Sánchez Renedo, Manuel. (2020). Sistema de detección automática de estereotipias en el trastorno del espectro autista Master Thesis, Universidad Nacional de Educación a Distancia (España). Escuela Técnica Superior de Ingeniería Informática. Departamento de Inteligencia Artificial.

Ficheros (Some files may be inaccessible until you login with your e-spacio credentials)
Nombre Descripción Tipo MIME Size
Sanchez_Renedo_Manuel_TFM.pdf Sanchez_Renedo_Manuel_TFM.pdf application/pdf 7.75MB

Título Sistema de detección automática de estereotipias en el trastorno del espectro autista
Autor(es) Sánchez Renedo, Manuel
Resumen El objetivo del presente trabajo es denir, implementar y validar una serie de algoritmos que permitan detectar de forma autonoma estereotipias, que son una de las manifestaciones mas caractersticas del Trastorno del Espectro Autista (TEA) y que se suelen manifestar como movimientos repetitivos sin funcionalidad aparente. Dado que el objetivo del presente trabajo es el reconocimiento de comportamientos o patrones, su tematica se enmarca en la vision articial de alto nivel. Sin embargo, para poder validar los algoritmos propuestos ha sido necesario implementar tambien tecnicas vision de nivel medio, como es la segmentacion de la imagen. Para la eleccion de los algoritmos se ha llevado a cabo una revision de la aplicacion de tecnicas de Inteligencia Articial al TEA y se han seleccionado aquellas tecnicas que permiten su implementacion en tiempo real. Los algoritmos utilizados han sido validados contra dos datasets disponibles publicamente y orientados a la deteccion de movimiento repetitivos (PERTUBE y QUVAR). Como mecanismo de deteccion de estereotipias se ha propuesto una tecnica original orientada a la clasicacion de texturas mediante descriptores LBP-HF y su posterior clasicacion mediante maquinas de soporte vectorial (SVM) que ha permitido obtener tasas de deteccion entre el 60% y el 80% dependiendo del dataset. Esta propuesta se ha comparado con las tecnicas de analisis armonico y se han discutido aspectos orientados a la implementacion en tiempo real.
Notas adicionales Trabajo de Fin de Máster. Máster Universitario en I.A. Avanzada: Fundamentos, Métodos y Aplicaciones. UNED
Materia(s) Ingeniería Informática
Palabra clave trastorno del espectro autista
estereotipias
visión articial
reconocimiento de vídeo
matriz de auto-similaridad
local binary patterns
support vector machine
segmentación de movimiento
Editor(es) Universidad Nacional de Educación a Distancia (España). Escuela Técnica Superior de Ingeniería Informática. Departamento de Inteligencia Artificial.
Director/Tutor Paz López, Félix de la
Pozo Cabanillas, María del Pilar
Fecha 2020-06
Formato application/pdf
Identificador bibliuned:master-ETSInformatica-IAA-Msanchez
http://e-spacio.uned.es/fez/view/bibliuned:master-ETSInformatica-IAA-Msanchez
Idioma spa
Versión de la publicación acceptedVersion
Nivel de acceso y licencia http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0
info:eu-repo/semantics/openAccess
Tipo de recurso master Thesis
Tipo de acceso Acceso abierto

 
Versiones
Versión Tipo de filtro
Contador de citas: Google Scholar Search Google Scholar
Estadísticas de acceso: 74 Visitas, 16 Descargas  -  Estadísticas en detalle
Creado: Wed, 22 Sep 2021, 18:02:56 CET