{"id":98887,"date":"2018-03-11T10:19:49","date_gmt":"2018-03-11T10:19:49","guid":{"rendered":"https:\/\/www.deberes.net\/tesis\/sin-categoria\/reconocimiento-de-acciones-humanas-basado-en-modelos-probabila%c2%adsticos-de-espacio-de-estados\/"},"modified":"2018-03-11T10:19:49","modified_gmt":"2018-03-11T10:19:49","slug":"reconocimiento-de-acciones-humanas-basado-en-modelos-probabila%c2%adsticos-de-espacio-de-estados","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.deberes.net\/tesis\/inteligencia-artificial\/reconocimiento-de-acciones-humanas-basado-en-modelos-probabila%c2%adsticos-de-espacio-de-estados\/","title":{"rendered":"Reconocimiento de acciones humanas basado en modelos probabil\u00edsticos de espacio de estados"},"content":{"rendered":"<h2>Tesis doctoral de <strong> Mar\u00eda \u00e1ngeles Mendoza P\u00e9rez <\/strong><\/h2>\n<p>El campo del reconocimiento de acciones humanas ha recibido y recibe en la actualidad una especial atenci\u00f3n debido a sus numerosas \u00e1reas de aplicaci\u00f3n. De entre todas las t\u00e9cnicas aplicables a este campo los modelos de espacios de estados que usan herramientas estad\u00edsticas se han revelado como un efectivo m\u00e9todo capaz de afrontar la incertidumbre asociada a las acciones humanas. Un amplio rango de modelos gr\u00e1ficos probabil\u00edsticos han sido propuestos en la literatura, pero no todos han sido evaluados en profundidad en el campo del reconocimiento de acciones, como por ejemplo los modelos ocultos de markov factoriales que se han enfocado principalmente en reconocer personas caminando, o en el caso de los campos aleatorios condicionales con estados ocultos en el reconocimiento de gestos. en esta tesis, contextualizamos los principales tipos de modelos gr\u00e1ficos probabil\u00edsticos, dirigidos y no dirigidos, en el \u00e1mbito del reconocimiento de acciones humanas, examinando sus ventajas y desventajas frente al problema tratado y realizando un completo estudio experimental. Mientras otros trabajos encontrados en la literatura generalmente se limitan a comparar dos o tres de estos modelos, en esta tesis atacamos esta comparaci\u00f3n bajo una metodolog\u00eda com\u00fan y una misma base de datos considerada est\u00e1ndar en este campo que nos permite inferir conclusiones generales. as\u00ed mismo, adaptamos a nuestro problema otros modelos gr\u00e1ficos propuestos en otros campos pero que por sus propiedades creemos que pueden ser especialmente adecuados en la tarea que nos ocupa. Este es el caso de los campos aleatorios de markov generativos, especificados para el reconocimiento de objetos en im\u00e1genes est\u00e1ticas y que nosotros extendemos a tratar se\u00f1ales temporales, su definici\u00f3n nos va a permitir estudiar densas relaciones entre los estados de las variables en distintos instantes de tiempo. El producto de modelos ocultos de markov, usados en el procesamiento del lenguaje escrito, se revela en este trabajo como una interesante alternativa a los modelos probabil\u00edsticos actuales en el reconocimiento de acciones, con mayor capacidad representativa que los tradicionales modelos ocultos de markov, son capaces de modelar acciones generadas por movimientos concurrentes que evolucionan con distinta din\u00e1mica, as\u00ed como la estructura de un movimiento en m\u00faltiples escalas de tiempo de un modo eficiente frente a otros modelos de markov multi-cadena como los factoriales o los acoplados gracias a su topolog\u00eda. Nosotros reformulamos este modelo para incorporar distribuciones estad\u00edsticas con varias componentes gaussianas, ya que usualmente las distintas realizaciones de una misma acci\u00f3n humana presentan demasiada variabilidad para ser modeladas por una distribuci\u00f3n simple. en este trabajo tambi\u00e9n abordamos el principal escollo en los modelos con conexiones no dirigidas, la constante de normalizaci\u00f3n global, generalmente de coste computacional prohibitivo, nosotros proponemos un esquema de muestreo por importancia basado en enfriamiento para estimar esta constante de forma plausible en el caso del producto de modelos ocultos de markov.<\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<h3>Datos acad\u00e9micos de la tesis doctoral \u00ab<strong>Reconocimiento de acciones humanas basado en modelos probabil\u00edsticos de espacio de estados<\/strong>\u00ab<\/h3>\n<ul>\n<li><strong>T\u00edtulo de la tesis:<\/strong>\u00a0 Reconocimiento de acciones humanas basado en modelos probabil\u00edsticos de espacio de estados <\/li>\n<li><strong>Autor:<\/strong>\u00a0 Mar\u00eda \u00e1ngeles Mendoza P\u00e9rez <\/li>\n<li><strong>Universidad:<\/strong>\u00a0 Granada<\/li>\n<li><strong>Fecha de lectura de la tesis:<\/strong>\u00a0 29\/01\/2010<\/li>\n<\/ul>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<h3>Direcci\u00f3n y tribunal<\/h3>\n<ul>\n<li><strong>Director de la tesis<\/strong>\n<ul>\n<li>Nicolas Perez De La Blanca Capilla<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n<li><strong>Tribunal<\/strong>\n<ul>\n<li>Presidente del tribunal: rafael Molina soriano <\/li>\n<li>filiberto Pla ba\u00f1\u00f3n (vocal)<\/li>\n<li>nicolas Guil matas (vocal)<\/li>\n<li>Jos\u00e9 Manuel Fuertes Garc\u00eda (vocal)<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n<\/ul>\n<p>&nbsp;<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Tesis doctoral de Mar\u00eda \u00e1ngeles Mendoza P\u00e9rez El campo del reconocimiento de acciones humanas ha recibido y recibe en la 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