Ortega Máynez, LeticiaMariscal Torres, Adrián2021-06-092021-06-092020-09http://hdl.handle.net/20.500.11961/5898La última generación de sistemas de seguridad domésticos basa su detección de anomalías, en la detección de ruidos acústicos, cambio de una cantidad de pixeles, contrastándolos con un fondo fijo o dinámico. El determinar si esta anomalía es en efecto un intruso que pone en riesgo la seguridad de los inquilinos, es más complicado que lo anterior y en general esta decisión está tomada por una persona. El propósito de esta investigación es desarrollar un dispositivo que, utilizando la capacidad de algoritmos basados en redes neuronales, detecte de manera efectiva intrusos clasificándoles en una conducta específica, segregando amenazas, habilitando la posibilidad de activar alarmas de manera automática. En la actualidad existen varios esfuerzos en detección, clasificación de objetos y detección de comportamiento, esta investigación es la segunda de su tipo en este campo, [1] es la primera, con la diferencia de utilizar un algoritmo de poses de reciente creación Palabras clave: Reconocimiento de comportamientos, Redes neuronales convolucionales, Sistema de vigilancia inteligente, clasificación de objetos, detección facialLa última generación de sistemas de seguridad domésticos basa su detección de anomalías, en la detección de ruidos acústicos, cambio de una cantidad de pixeles, contrastándolos con un fondo fijo o dinámico. El determinar si esta anomalía es en efecto un intruso que pone en riesgo la seguridad de los inquilinos, es más complicado que lo anterior y en general esta decisión está tomada por una persona. El propósito de esta investigación es desarrollar un dispositivo que, utilizando la capacidad de algoritmos basados en redes neuronales, detecte de manera efectiva intrusos clasificándoles en una conducta específica, segregando amenazas, habilitando la posibilidad de activar alarmas de manera automática. En la actualidad existen varios esfuerzos en detección, clasificación de objetos y detección de comportamiento, esta investigación es la segunda de su tipo en este campo, [1] es la primera, con la diferencia de utilizar un algoritmo de poses de reciente creación Palabras clave: Reconocimiento de comportamientos, Redes neuronales convolucionales, Sistema de vigilancia inteligente, clasificación de objetos, detección facialspaAtribución-NoComercial-SinDerivadas 2.5 Méxicoinfo:eu-repo/classification/cti/7Tesis maestría