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Análisis, diseño e implemetación de un set-up de captura masiva de imágenes para el entrenamiento de modelos de Deep learning.
dc.coverage.spatial | east=-1.6760691; north=42.6953909; name=Navarra, España | |
dc.creator | Hulsman Bordonaba, Iñaki | es_ES |
dc.date.accessioned | 2021-07-27T06:29:24Z | |
dc.date.issued | 2021 | |
dc.identifier.uri | https://hdl.handle.net/2454/40256 | |
dc.description.abstract | Este trabajo está enmarcado dentro del proyecto "Emotional Films" de la Universidad Pública de Navarra. Emotional Films pretende conseguir mediante Deep Learning el desarrollo de un detector de emociones con el que poder identificar la emoción emitida por un espectador ante una película, y en base a esa emoción modificar en tiempo real ciertos elementos del metraje. De esta forma la película se adapta siempre a los gustos de la persona. En este trabajo, se refleja toda la parte de análisis, diseño e implementación del set-up multicámara para la captura de imágenes , las que servirán de entrenamiento para el modelo de detección de emociones. Entre otras cosas, incluye: un estudio de la literatura sobre otros set-ups de captura de imágenes semejantes al que se pretende implementar, un diseño inicial de la estructura y distribución de cámaras, preparación de distintos entornos de iluminación automatizados, diseño e implementación de la aplicación de ordenador principal para la captura de imágenes, estudio y programación de una cámara con detección de profundidad y sus librerías correspondientes y otros primeros pasos referentes a la fase inicial del proyecto. | es_ES |
dc.format.mimetype | application/pdf | en |
dc.language.iso | spa | en |
dc.subject | Detección de emociones | es_ES |
dc.subject | Inteligencia artificial | es_ES |
dc.subject | Deep learning | es_ES |
dc.subject | Detección de profundidad | es_ES |
dc.subject | Iluminación del entorno | es_ES |
dc.subject | Captura de imágenes | es_ES |
dc.subject | Diseño de logotipo | es_ES |
dc.title | Análisis, diseño e implemetación de un set-up de captura masiva de imágenes para el entrenamiento de modelos de Deep learning. | es_ES |
dc.type | Trabajo Fin de Grado/Gradu Amaierako Lana | es |
dc.type | info:eu-repo/semantics/bachelorThesis | en |
dc.date.updated | 2021-07-14T09:00:13Z | |
dc.contributor.affiliation | Escuela Técnica Superior de Ingeniería Industrial, Informática y de Telecomunicación | es_ES |
dc.contributor.affiliation | Industria, Informatika eta Telekomunikazio Ingeniaritzako Goi Mailako Eskola Teknikoa | eu |
dc.description.degree | Graduado o Graduada en Ingeniería Informática por la Universidad Pública de Navarra | es_ES |
dc.description.degree | Informatika Ingeniaritzako Graduatua Nafarroako Unibertsitate Publikoan | eu |
dc.rights.accessRights | Acceso embargado 5 años / 5 urteko bahitura | es |
dc.rights.accessRights | info:eu-repo/semantics/embargoedAccess | en |
dc.embargo.lift | 2026-07-01 | |
dc.embargo.terms | 2026-07-01 | es_ES |
dc.contributor.advisorTFE | Galar Idoate, Mikel | es_ES |
dc.contributor.advisorTFE | Paternain Dallo, Daniel | es_ES |