Mi cuenta

Estadísticas

Sistema de visión por computadora e inteligencia artificial para monitorear la calidad en procesos de higiene de manos

Mostrar el registro completo del ítem

Título: Sistema de visión por computadora e inteligencia artificial para monitorear la calidad en procesos de higiene de manos
Autor: Delgado Fajardo, Cristhian Camilo
Fecha: 2015
URI: http://hdl.handle.net/11522/3471
Resumen: This thesis proposes the design of a technical prototype based on computer vision and sparse modeling techniques used in a classification scheme, to discriminate actions in video sequences (steps of World Heat Organization (WHO) guidelines for hand hygiene (HH) - Appendix 1). For each step (class), overcomplete dictionaries are learned using a set of spatiotemporal descriptors, extracted directly from the video sequences associated with each class (examples). These individual dictionaries are concatenated to obtain a global dictionary used to discriminate actions. For classification we started on the premise that each descriptor can be represented by a linear combination to a small number of elements in the dictionary (sparse). So, when we need discriminate a test video, it will be enough to represent sparsely through the global dictionary and see in which sector of that dictionary are present the major activity. This sector corresponds to the respective class. The results of this study show that, based on a few examples and using characteristics based on optical flow, can be potentially discriminate steps of HH guidelines that contain a significant amount of movement (steps 1, 2 and 3 - Appendix 1). Similarly, the fact that the sparse representations provide a simple and fast classification scheme are corroborated, that makes it ideal for for possible future implementations in real time, where it will be necessary to have representative sizes of samples to increase the recognition accuracy. Furthermore, that results suggest the use of a deep learning scheme that models the inter-class relationships and characterize the more complex actions of HH protocol better (steps 4 and 5, 6 and 7, 8 and 9 - Appendix 1).
Descripción: La presente tesis propone el diseño de un prototipo tecnológico basado en técnicas de visión por computadora y modelación escasa utilizada en un esquema de clasificación, para discriminar acciones en secuencias de vídeo (9 pasos de la técnica de higiene de manos (HM) propuesto por la Organización Mundial de la Salud (OMS) - anexo 1). Por cada paso (clase), diccionarios sobre-completos son aprendidos utilizando un conjunto de descriptores espacio-temporales extraídos directamente de las secuencias de vídeos etiquetadas asociadas a cada clase (ejemplos). Posteriormente, estos diccionarios individuales son concatenados a fin de obtener un diccionario global que sirve para discriminar las acciones. Para la clasificación, se parte de la premisa de que cada descriptor puede ser representado mediante una combinación lineal de un pequeño número de elementos en el diccionario (escaso). Así, cuando se necesite discriminar un video de prueba bastará con representarlo escasamente mediante el diccionario global y observar en que sector del mismo está presente la mayor actividad. Este sector, corresponderá a la clase respectiva. Los resultados obtenidos en el presente trabajo de grado muestran que con base en unos pocos ejemplos y utilizando características basadas en el flujo de movimiento se pueden llegar a discriminar los pasos del protocolo de HM que contienen una cantidad de movimiento considerable (pasos 1, 2 y 3 – anexo 1). Del mismo modo, se corrobora el hecho de que las representaciones escasas proporcionan un esquema de clasificación sencillo y rápido que lo hace idóneo para posibles implementaciones futuras en tiempo real, en donde será necesario, contar con tamaños de muestras significativos a fin de aumentar la precisión en el reconocimiento. Por otro lado, los resultados sugieren la utilización de un esquema de aprendizaje profundo que modele las relaciones inter-clase para así caracterizar de una mejor manera las acciones más complejas del protocolo de HM (pasos 4 y 5, 6 y 7, 8 y 9 – anexo 1).
Palabras clave: Visión por computador
 
Procesamiento de imágenes -- Técnicas digitales
 
Sistemas de reconocimiento de configuraciones
 
Reconocimiento de modelos
 
Manos -- Cuidado e higiene
Tipo: Trabajo de Grado
Citación: Delgado Fajardo, C. C. (2015). Sistema de visión por computadora e inteligencia artificial para monitorear la calidad en procesos de higiene de manos. Pontificia Universidad Javeriana, Cali. Tomado de (http://hdl.handle.net/11522/3471).


Ficheros en el ítem

Ficheros Tamaño Formato Ver
Sistema_vision_computadora.pdf 3.412Mb PDF Thumbnail
Resumen.pdf 33.26Kb PDF Thumbnail

El ítem tiene asociados los siguientes ficheros de licencia:

Este ítem aparece en la(s) siguiente(s) colección(ones)

Mostrar el registro completo del ítem

Atribución-NoComercial-SinDerivadas 2.5 Colombia Excepto si se señala otra cosa, la licencia del ítem se describe como: Atribución-NoComercial-SinDerivadas 2.5 Colombia