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http://repositorio.ugto.mx/handle/20.500.12059/4653
Full metadata record
DC Field | Value | Language |
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dc.rights.license | http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0 | es_MX |
dc.contributor | JOSE RUIZ PINALES | - |
dc.creator | MARTIN MONTIEL RODRIGUEZ | - |
dc.date.accessioned | 2021-04-22T19:55:19Z | - |
dc.date.available | 2021-04-22T19:55:19Z | - |
dc.date.issued | 2020-03 | - |
dc.identifier.uri | http://repositorio.ugto.mx/handle/20.500.12059/4653 | - |
dc.description.abstract | En el presente es necesario un buen sistema de identificación, seguro e invulnerable, las interfaces cerebro computadora son una parte muy importante en los procesos de control, de ahí la necesidad de identificar al usuario de esta interfaz Las señales EEG (electroencefalográficas) son una buena opción para esta aplicación, pero estas señales no son fáciles de procesar con los métodos tradicionales de procesamiento digital de señales. La solución a este problema son las técnicas de aprendizaje de máquina tales como las redes neuronales profundas. El uso de redes LSTM (memoria de largo-corto plazo) representa una buena opción para este tipo de señales. Este trabajo trata sobre el diseño de una red neuronal para identificar personas por medio de señales EEG, el entrenamiento de la red neuronal se hará usando dispositivos de cómputo paralelo tales como GPUs. | es_MX |
dc.language.iso | spa | es_MX |
dc.publisher | Universidad de Guanajuato | es_MX |
dc.rights | info:eu-repo/semantics/openAccess | es_MX |
dc.subject.classification | CIS- Maestría en Ingeniería Eléctrica (Instrumentación y Sistemas Digitales) | - |
dc.title | Diseño e Implementación de un Sistema de Identificación de Personas Basado en EEG y Aprendizaje Profundo | es_MX |
dc.type | info:eu-repo/semantics/masterThesis | es_MX |
dc.creator.id | info:eu-repo/dai/mx/cvu/846427 | es_MX |
dc.subject.cti | info:eu-repo/classification/cti/7 | es_MX |
dc.subject.cti | info:eu-repo/classification/cti/33 | - |
dc.subject.cti | info:eu-repo/classification/cti/3307 | - |
dc.subject.keywords | Señales electroencefalográficas - Aplicaciones | es_MX |
dc.subject.keywords | Personas – Identificación | es_MX |
dc.subject.keywords | Inteligencia artificial | es_MX |
dc.subject.keywords | Redes Neuronales Profundas | es_MX |
dc.subject.keywords | Aprendizaje profundo | es_MX |
dc.subject.keywords | Redes LSTM (Memoria de Largo-Corto Plazo) | es_MX |
dc.subject.keywords | GPU (Unidad de Procesamiento Gráfico) | es_MX |
dc.subject.keywords | EEG Signals – Applications | es_MX |
dc.subject.keywords | People – Identification | es_MX |
dc.subject.keywords | Artificial intelligence | es_MX |
dc.subject.keywords | Artificial intelligence | es_MX |
dc.subject.keywords | Deep learning | es_MX |
dc.subject.keywords | LSTM Networks (Long Short Time Memory) | es_MX |
dc.subject.keywords | GPU (Graphics Processing Unit) | es_MX |
dc.contributor.id | info:eu-repo/dai/mx/cvu/31357 | es_MX |
dc.contributor.role | director | es_MX |
dc.type.version | info:eu-repo/semantics/publishedVersion | es_MX |
Appears in Collections: | Maestría en Ingeniería Eléctrica (Instrumentación y Sistemas Digitales) |
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