RT info:eu-repo/semantics/masterThesis
T1 Reconocimiento facial y detección de somnolencia en conductores
A1 Cruz Torres, Alba
A2 Máster Universitario en Ciberseguridad e Inteligencia de Datos Por la Ull
AB Los accidentes de tráfico causan continuos fallecimientos en todo el mundo. Amedida que se va desarrollando nueva tecnología aplicable y se vanendureciendo las sanciones, se consigue reducir progresivamente el número devíctimas mortales, pero aun así hoy en día sigue habiendo demasiadosfallecidos en las carreteras. Por ese motivo, en este trabajo se ha realizado unainvestigación de algunas de las soluciones existentes en el mercado paraaumentar la seguridad vial en las carreteras mediante el reconocimiento facial delos conductores y la detección de signos de somnolencia. A partir de dichoanálisis se ha estudiado el diseño óptimo para cumplir el objetivo establecido.Este documento presenta un estudio de técnicas de Machine Learning yherramientas de detección de rostros aplicadas a un programa para elreconocimiento facial y la detección de somnolencia en conductores.Palabras clave: seguridad vial, reconocimiento facial, identificación desomnolencia, biometría
YR 2022
FD 2022
LK http://riull.ull.es/xmlui/handle/915/31574
UL http://riull.ull.es/xmlui/handle/915/31574
LA es
DS Repositorio institucional de la Universidad de La Laguna
RD 22-nov-2024