Análisis de señales cerebrales para la clasificación de actividades visuales

Quezada Patiño, Edgar Segundo (2019). Análisis de señales cerebrales para la clasificación de actividades visuales. Tesis (Master), E.T.S. de Ingenieros Informáticos (UPM).

Descripción

Título: Análisis de señales cerebrales para la clasificación de actividades visuales
Autor/es:
  • Quezada Patiño, Edgar Segundo
Director/es:
Tipo de Documento: Tesis (Master)
Título del máster: Inteligencia Artificial
Fecha: 2019
Materias:
ODS:
Escuela: E.T.S. de Ingenieros Informáticos (UPM)
Departamento: Inteligencia Artificial
Licencias Creative Commons: Reconocimiento - Sin obra derivada - No comercial

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Resumen

La captura de señales producidas por la actividad que ocurre en el cerebro se ha convertido en un tema de valiosa importancia en la actualidad, no solo en la medicina sino también en otras aplicaciones, al mejorar el estilo de vida de las personas, además de, el ocio y productividad orientado a realidad virtual y videojuegos, razón por la que en el presente trabajo, se pretende crear un modelo para la clasificación de actividades cerebrales orientadas a acciones cognitivas como: leer, ver un vídeo y escribir. Para esto, se realiza un proceso en donde, se captan estas señales a través de un dispositivo denominado EMOTIV EPOC +, que luego serán procesadas utilizando ventanas de tiempo continuas y superpuestas, en conjunto con la Transformada Continua de Wavelet (CWT) para suavizar y reducir el ruido en las señales, y así, finalmente, utilizar varios clasificadores para determinar cuál modelo brinda los mejores resultados.---ABSTRACT---The capture of signals produced by activity occurring in the brain has become a valuable issue today, not only in medicine but also in other applications, by improving people’s lifestyles, as well as, leisure and productivity oriented to virtual reality and video games, which is why in the present work, it is intended to create a model for the classification of brain activities oriented to cognitive actions such as: reading, watching a video and writing. For this, a process is carried out where, these signals are captured through a device called EMOTIV EPOC +, which will then be processed using continuous and overlapping time windows, in conjunction with Wavelet Continuous Transform (CWT) for smooth and reduce noise in signals, and thus, finally, use various classifiers to determine which model provides the best results.

Más información

ID de Registro: 55991
Identificador DC: https://oa.upm.es/55991/
Identificador OAI: oai:oa.upm.es:55991
Depositado por: Biblioteca Facultad de Informatica
Depositado el: 07 Ago 2019 07:42
Ultima Modificación: 07 Ago 2019 08:52