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dc.contributor.authorRodríguez Lozano, Francisco J.
dc.date.accessioned2019-05-16T10:20:17Z
dc.date.available2019-05-16T10:20:17Z
dc.date.issued2019
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/10396/18574
dc.descriptionPremio extraordinario de Trabajo Fin de Máster curso 2016-2017. Máster en Energías Renovables Distribuidases_ES
dc.description.abstractEl presente trabajo de fin de máster presenta un sistema para la segmentación automática de la frente de una persona para la recolección de temperaturas e interpretación de las mismas, que podrán ser tratados y estudiados en posteriores trabajos, como por ejemplo su inclusión en una unidad de control de climatización. La temperatura de la frente es conocida por estar altamente correlada con la temperatura corporal de una persona. El sistema de adquisición tiene la característica de ser no intrusivo y no influir ni modificar el comportamiento cotidiano de las actividades diarias de las personas. El sistema propuesto ha sido desarrollado para ser invariante en la medida de lo posible a diferentes cambios en la morfología de la cara de una persona, en la posición de la cabeza, y en la aparición de objetos externos. El método utilizado en el sistema propuesto ha sido optimizado en términos de tiempo de procesamiento. Además el presente sistema puede ser utilizado en otras aplicaciones en términos de tiempo real.es_ES
dc.description.abstractThis work presents a method for automatic segmentation of the person's forehead to obtain temperatures from this area and to analyze the data which could be used in future works. For instance, including this information inside of an air control unit. Temperature at the forehead is known to be highly correlated to the internal body temperature. Furthermore, the system has the feature to not be intrusive and not changing the daily habits of the people. The proposed system has been developed to be invariant to different changes in relation to the shape and position of the human face, and even in presence of external objects. The present method has been optimized in terms of time processing. Thus, it can be used in applications with real-time constraints. Keywords:es_ES
dc.format.mimetypeapplication/pdfes_ES
dc.language.isospaes_ES
dc.publisherUniversidad de Córdobaes_ES
dc.rightshttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/es_ES
dc.subjectFrentees_ES
dc.subjectProcesamiento de imágeneses_ES
dc.subjectClusteringes_ES
dc.subjectDetección de caraes_ES
dc.subjectImágenes termográficases_ES
dc.subjectForeheades_ES
dc.subjectImage processinges_ES
dc.subjectClusteringes_ES
dc.subjectFace detectiones_ES
dc.subjectThermographic imagees_ES
dc.titleDetección automática de temperatura de personas en ambientes climatizadoses_ES
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/masterThesises_ES
dc.rights.accessRightsinfo:eu-repo/semantics/openAccesses_ES
dc.contributor.tutorOlivares Bueno, Joaquín
dc.contributor.tutorRuiz de Adana, Manuel


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