First-person activity recognition: how to generalize to unseen users?
Visualitza/Obre
Estadístiques de LA Referencia / Recolecta
Inclou dades d'ús des de 2022
Cita com:
hdl:2117/105643
Tipus de documentProjecte Final de Màster Oficial
Data2017
Condicions d'accésAccés obert
Tots els drets reservats. Aquesta obra està protegida pels drets de propietat intel·lectual i
industrial corresponents. Sense perjudici de les exempcions legals existents, queda prohibida la seva
reproducció, distribució, comunicació pública o transformació sense l'autorització del titular dels drets
Abstract
Recent advances in wearable technology, accompanied by the decreasing cost of data storage
and increase of data availability have made possible to take pictures everywhere at every
time. Wearable cameras are nowadays among the most popular wearable devices. Besides
leisure, wearable cameras are attracting a lot of attention for the improvement of working
conditions, productivity and safety monitoring. Since the collected data can be potentially
used for memory training and extracting lifestyle patterns useful to prevent
noncommunicable diseases as obesity, they are being investigated in the context of
Preventive Medicine. Most of these applications require to automatically recognize the
ability performed by the user. This work aims to make a step forwards towards activity
recognition from photo-streams captured by a wearable camera by developing a method that
allows to label new images with minial effort from the user and generalize well for unseen
users.
Descripció
En col·laboració amb la Universitat de Barcelona (UB) i la Universitat Rovira i Virgili (URV)
TitulacióMÀSTER UNIVERSITARI EN INTEL·LIGÈNCIA ARTIFICIAL (Pla 2012)
Col·leccions
Fitxers | Descripció | Mida | Format | Visualitza |
---|---|---|---|---|
124975.pdf | 14,66Mb | Visualitza/Obre |