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

Vista sencilla de ítem
dc.contributor.authorSánchez Renedo, Manuel
dc.contributor.directorPaz López, Félix de la
dc.contributor.directorPozo Cabanillas, María del Pilar
dc.date.accessioned2024-05-20T12:23:58Z
dc.date.available2024-05-20T12:23:58Z
dc.date.issued2020-06
dc.description.abstractEl 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.es
dc.description.versionversión final
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/20.500.14468/14140
dc.language.isoes
dc.publisherUniversidad Nacional de Educación a Distancia (España). Escuela Técnica Superior de Ingeniería Informática. Departamento de Inteligencia Artificial.
dc.relation.centerE.T.S. de Ingeniería Informática
dc.relation.degreeMáster Universitario en I.A. Avanzada: Fundamentos, Métodos y Aplicaciones
dc.relation.departmentInteligencia Artificial
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess
dc.rights.urihttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/deed.es
dc.subject.keywordstrastorno del espectro autista
dc.subject.keywordsestereotipias
dc.subject.keywordsvisión articial
dc.subject.keywordsreconocimiento de vídeo
dc.subject.keywordsmatriz de auto-similaridad
dc.subject.keywordslocal binary patterns
dc.subject.keywordssupport vector machine
dc.subject.keywordssegmentación de movimiento
dc.titleSistema de detección automática de estereotipias en el trastorno del espectro autistaes
dc.typetesis de maestríaes
dc.typemaster thesisen
dspace.entity.typePublication
Archivos
Bloque original
Mostrando 1 - 1 de 1
Miniatura
Nombre:
Sanchez_Renedo_Manuel_TFM.pdf
Tamaño:
7.75 MB
Formato:
Adobe Portable Document Format
Descargar
Colecciones
Trabajos de fin de máster (TFM)