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dc.contributor.advisorGarcía Aracil, Nicolás M.-
dc.contributor.authorFernández Terol, Merche-
dc.contributor.otherDepartamentos de la UMH::Ingeniería de Sistemas y Automáticaes_ES
dc.date.accessioned2024-09-09T07:51:59Z-
dc.date.available2024-09-09T07:51:59Z-
dc.date.created2024-06-
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/11000/33012-
dc.description.abstractEl proyecto se centra en el análisis de la marcha humana y el desarrollo de un clasificador para identificar las distintas actividades durante la marcha, como andar en plano, subir rampa, bajar rampa y subir escaleras. Para ello, se empleó Machine Learning con el fin de crear un modelo que utilice los ángulos de las articulaciones de los miembros inferiores como datos de entrada. Este enfoque permitirá diseñar un sistema capaz de reconocer y clasificar de manera precisa las acciones realizadas durante la marcha. El objetivo es entrenar y evaluar el modelo, analizando su precisión y la importancia de las características de entrada. El trabajo detallará el proceso de desarrollo del modelo, los resultados obtenidos y las conclusiones de la investigación.es_ES
dc.formatapplication/pdfes_ES
dc.format.extent51es_ES
dc.language.isospaes_ES
dc.publisherUniversidad Miguel Hernández de Elchees_ES
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccesses_ES
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/*
dc.subjectanálisis de la marchaes_ES
dc.subjectclasificación de actividadeses_ES
dc.subjectMachine Learninges_ES
dc.subjectángulos de las articulaciones de los miembros inferioreses_ES
dc.subject.classificationIngeniería Electrónica y Automática Industriales_ES
dc.subject.otherCDU::6 - Ciencias aplicadas::62 - Ingeniería. Tecnologíaes_ES
dc.titleDesarrollo de un modelo de Machine Learning para clasificación de tareas durante la marchaes_ES
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesises_ES
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TFG-Ingeniería Electrónica y Automática Industrial


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