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dc.contributor.advisorDomínguez Adan, Emilio Manueles-ES
dc.contributor.authorAlamán San Martín, Alejandroes-ES
dc.contributor.otherUniversidad Pontificia Comillas, Escuela Técnica Superior de Ingeniería (ICAI)es_ES
dc.date.accessioned2024-09-25T15:51:18Z
dc.date.available2024-09-25T15:51:18Z
dc.date.issued2025es_ES
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11531/94461es_ES
dc.descriptionGrado en Ingeniería en Tecnologías de Telecomunicación y Grado en Análisis de Negocios/Business Analyticses_ES
dc.description.abstractSe presenta el diseño y desarrollo de un sistema automatizado de detección de presencia humana en videovigilancia mediante Aprendizaje Profundo, combinando técnicas como Transfer Learning y Fine Tuning. Los resultados muestran alta precisión y robustez, destacando Faster R-CNN como solución óptima por su equilibrio entre fiabilidad y tiempo de inferencia.es-ES
dc.description.abstractThis work presents the design and development of an automated human presence detection system for video surveillance using Deep Learning, combining Transfer Learning and Fine Tuning. The results show high precision and robustness, with Faster R-CNN standing out as the optimal solution for its balance between reliability and inference time.en-GB
dc.format.mimetypeapplication/pdfes_ES
dc.language.isoen-GBes_ES
dc.rightsAttribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 United Stateses_ES
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/us/es_ES
dc.subject.otherKTT (GITT)es_ES
dc.titleDiseño y desarrollo de un sistema de detección automática de presencia humana en imágenes de videovigilanciaes_ES
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesises_ES
dc.rights.accessRightsinfo:eu-repo/semantics/openAccesses_ES
dc.keywordsDetección de objetos, videovigilancia, Deep Learning, Faster R-CNN, YOLO, Transfer Learning, Fine Tuninges-ES
dc.keywordsObject detection, video surveillance, Deep Learning, Faster R-CNN, YOLO, Transfer Learning, Fine Tuningen-GB


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