Detección de personas en imágenes de profundidad mediante redes neuronales convolucionales

El objetivo de este trabajo es el diseño, implementación y evaluación de un sistema de detección de personas en imágenes de profundidad, basado en Redes Neuronales Convolucionales. Se ha construido una red neuronal profunda, con una estructura compleja, basada en una configuración encoder-decoder y en los bloques residuales de la ResNet. Su entrenamiento se ha dividido en dos partes: en la primera se ha utilizado una base de datos que contiene un gran número de datos sintéticos, generados para esta aplicación y en la segunda se ha llevado a cabo un ajuste con un pequeño conjunto de datos reales, evitando así la necesidad de etiquetar manualmente grandes bases de datos. Tras la evaluación del sistema final, se ha obtenido una tasa de aciertos del 85 %, con una precisión del 100% que ha permitido validar el sistema desarrollado. Ante cualquier problema o sugerencia sobre el presente trabajo, por favor contactad con Roberto Martín López .The objective of this work is the design, implementation and evaluation of a people detection system in depth images, based on Convolutional Neural Networks. The built deep network has a complex architecture, based on encoder-decoder configuration and using ResNet residual layers. The training process has been divided in two parts. The first part, using a big dataset of synthetic data. The second part, using a small set of real data, avoiding to manually label big datasets. After the evaluation of the final system, the success rate obtained is 85 %, with an accuracy of 100% that allows to validate the system. If you have problems, suggestions or comments, please forward them to Roberto Martín López <roberto. martin@edu.uah.es>.Grado en Ingeniería Electrónica de Comunicacione