Descripción del proyecto
LOS SISTEMAS DE AMBIENT ASSISTED LIVING (AAL) SUELEN TENER DOS PASOS: EN EL PRIMER PASO, LOS SISTEMAS TIENE QUE ENTENDER QUE ES LO QUE ESTA HACIENDO LA PERSONA QUE NECESITA ASISTENCIA, ASI COMO EL CONTEXTO QUE LE RODEA (RECONOCIMIENTO DE SITUACIONES); EN EL SEGUNDO PASO, DADA LA INFORMACION SOBRE LA SITUACION, SE PLANEA LA ESTRATEGIA DE ASISTENCIA, EL PROYECTO FUTURAAL SE ENCARGA DEL PRIMER PASO, ES DECIR, DEL RECONOCIMIENTO DE SITUACIONES, DONDE EL RECONOCIMIENTO DE ACTIVIDADES ES DE CAPITAL IMPORTANCIA, EL OBJETIVO DE UN SISTEMA AAL ES ASISTIR A LAS PERSONAS PARA QUE COMPLETEN SUS ACTIVIDADES DIARIAS, POR LO QUE EL SISTEMA HA DE RECONOCER Y ENTENDER QUE ACTIVIDADES ESTA EJECUTANDO LA PERSONA, EN CONSECUENCIA, EL SUB-PROYECTO FUTURAAL-EGO SE CENTRARA EN EL RECONOCIMIENTO DE ACTIVIDADES HUMANAS, USANDO MECANISMOS DE MONITORIZACION BASADOS EN VISION EGOCENTRICA, EL OBJETIVO ES GENERAR NUEVO CONOCIMIENTO PARA LOGRAR SISTEMAS DE RECONOCIMIENTO DE ACTIVIDADES ROBUSTOS Y ESCALABLES, PARA PODER USARLOS EN ENTORNOS COMO CASAS Y CIUDADES, PLANTEAMOS ATACAR ESTOS PROBLEMAS USANDO REPRESENTACIONES SEMANTICAS DE ALTO NIVEL BASADAS EN REDES NEURONALES PROFUNDAS, DICHAS REPRESENTACIONES MOSTRARAN LAS RELACIONES ESPACIALES Y TEMPORALES DE LAS ENTIDADES MAS RELEVANTES DE LOS VIDEOS, SIRVIENDO COMO ENTRADA PARA UNA RED NEURONAL PROFUNDA DE CLASIFICACION DE ACTIVIDADES, TAMBIEN PLANTEAMOS INVESTIGAR SOBRE LA CAPACIDAD DE GENERALIZACION DE LOS RECONOCEDORES DE ACTIVIDADES, CON EL OBJETIVO DE IR MAS ALLA DE LAS TECNICAS DE APRENDIZAJE SUPERVISADO ESTANDAR, PARA QUE LOS RECONOCEDORES DE ACTIVIDADES FUNCIONES EN ENTORNOS REALES, LA CAPACIDAD DE GENERALIZAR A ACTIVIDADES NO VISTAS ES MUY IMPORTANTE, DADO QUE LAS ACTIVIDADES SE PUEDEN DESCRIBIR COMO COMBINACIONES DE VERBOS Y NOMBRES, NUESTRA IDEA ES EXTRAER LA INFORMACION DE VERBOS Y NOMBRES DE ACTIVIDADES PREVIAMENTE VISTAS, PARA EXTRAPOLAR DESPUES A COMBINACIONES NO VISTAS, AAL\RECONOCIMIENTO DE ACTIVIDADES\REDES NEURONALES PROFUNDAS\VISION EGOCENTRICA