Resumen

El reconocimiento de acciones es la tecnología que permite entender el comportamiento de las personas y su clasificación a partir de secuencias de video o imágenes. Esta tesis utiliza el enfoque de aprendizaje profundo para el reconocimiento de acciones con el fin de llevar a cabo la supervisión de emisiones web. En este documento se emplean la red neuronal convolucional (CNN) y el Modelo de Mezcla Gaussiana (GMM) para establecer el sistema de supervisión de emisiones web. Al mismo tiempo, se adopta la tecnología de red de comunicación inalámbrica basada en streaming para garantizar la velocidad y calidad de transmisión de video. Los resultados muestran que la velocidad de detección promedio del sistema puede alcanzar 11.86 cuadros por segundo, y la precisión promedio de reconocimiento es del 92.16%, con una tasa de detección perdida inferior al 5%. El diseño de este sistema puede cumplir plenamente con los requisitos de supervisión de emisiones web.

• Materias:Comunicación inalámbrica Dispositivos móviles Seguridad de la información Algoritmo de inteligencia Sensor inteligente
• Subjects:Wireless communication Mobile devices Information security Algorithm intelligence Intelligent sensor
• Palabras claves:Tecnología; Comportamiento; Aprendizaje profundo; Supervisión de webcast; Red neuronal convolucional; Red de comunicación inalámbrica basada en transmisión en continuo
• Keywords:Technology; Behavior; Deep learning; Webcast supervision; Convolutional neural network; Streaming-based wireless communication network