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dc.contributor.authorBertomeu-Motos, Arturo
dc.contributor.authorEzquerro, Santiago
dc.contributor.authorBarios, Juan Antonio
dc.contributor.authorLledó, Luis Daniel
dc.contributor.authorBadesa Clemente, Francisco Javier
dc.contributor.authorGarcía Aracil, Nicolás
dc.date.accessioned2020-07-10T09:47:43Z
dc.date.available2020-07-10T09:47:43Z
dc.date.issued2017
dc.identifier.citationBertomeu-Motos, A., Ezquerro, S., Barios, J. A., Lledó, L. D., Badesa Clemente, F. J., García Aracil, N. Predicción de actividades de la vida diaria en entornos inteligentes para personas con movilidad reducida. En Actas de las XXXVIII Jornadas de Automática, Gijón, 6-8 de Septiembre de 2017 (pp.251-255). DOI capítulo: https://doi.org/10.17979/spudc.9788497497749.0251 DOI libro: https://doi.org/10.17979/spudc.9788497497749es_ES
dc.identifier.isbn978-84-16664-74-0 (UOV)
dc.identifier.isbn978-84-9749-774-9 (UDC electrónico)
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/2183/25981
dc.description.abstract[Resumen] Las Actividades de la Vida Diaria (AVD) son aquellas actividades orientas al cuidado, productividad y ocio. Las tareas básicas de una persona, que consisten en el cuidado personal, se pueden ver afectadas por una enfermedad degenerativa o el sufrimiento de un accidente cerebrovascular. Por este motivo, el proyecto "Adaptive Multimodal Interfaces to Assist Disabled People in Daily Activities(AIDE)" pretende realizar un sistema multimodal capaz de extraer información relevante del comportamiento e intención del usuario, extraer información de las capacidades motoras residuales y del análisis del entorno con el objetivo de mejorar la independencia de estas personas. Para ello se ha realizado el estudio de dos técnicas de aprendizaje automático: campos aleatorios condicionales (CRF) y redes neuronales temporales (TDNN), para predecir la actividad que el usuario desea realizar estudiando también la adaptación de los métodos a la rutina del usuario. De este modo, y usando un entorno virtual, se ha adquirido la información necesaria de un usuario durante cinco días bajo las condiciones del proyecto AIDE obteniendo una tasa de acierto de más del 90% en ambos m etodos, llegando al 100% de precisión en algunas actividades usando CRF. Por lo tanto, mediante esta técnica seremos capaces de ayudar a estas personas actuando sobre el hogar, adaptándonos a sus necesidades y rutinas.es_ES
dc.description.sponsorshipMinisterio de Economía y Competitividad; DPI2015-70415-C2-2-Res_ES
dc.language.isospaes_ES
dc.publisherServicio de Publicaciones de la Universidad de Oviedoes_ES
dc.relation.hasversionhttp://hdl.handle.net/10651/46492
dc.relation.urihttps://doi.org/10.17979/spudc.9788497497749.0251es_ES
dc.rightsAtribución-NoComercial-CompartirIgual 4.0 España
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/es/*
dc.subjectAVDes_ES
dc.subjectMovilidad reducidaes_ES
dc.subjectEntornos inteligenteses_ES
dc.subjectPredicciónes_ES
dc.subjectCRFes_ES
dc.subjectTDNNes_ES
dc.titlePredicción de actividades de la vida diaria en entornos inteligentes para personas con movilidad reducidaes_ES
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/conferenceObjectes_ES
dc.rights.accessinfo:eu-repo/semantics/openAccesses_ES
UDC.startPage251es_ES
UDC.endPage255es_ES
dc.identifier.doihttps://doi.org/10.17979/spudc.9788497497749.0251
UDC.conferenceTitleXXXVIII Jornadas de Automáticaes_ES


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