Geolocalització d'imatges mitjançant xarxes neuronals en telèfons mòbils

Identificador:  TFM:360

Handle: https://hdl.handle.net/20.500.11797/TFM360

Autors:  Pell Vidal, Xavier

Resum:
L’aprenentatge profund en el processament i classificació d’imatges ha evolucionat exponencialment en els últims anys gràcies als nous avenços i millores fetes a les ja existents xarxes neuronal. Aquestes xarxes poden ser entrenades mitjançant imatges etiquetades per seguidament ser usades per identificar i detectar objectes. A més a més, recentment s’han desenvolupat noves llibreries per ser executades en telèfons mòbils. Per aquesta raó és possible fer servir la càmera del mòbil per capturar imatges en temps real, i seguidament classificar-les mitjançant una xarxa neuronal entrenada amb l’objectiu d’extreure informació específica sobre el que es mostra a les imatges. En aquesta tesis, fem una repàs a les xarxes neuronals convolucionals que juntament amb un framework d’aprenentatge profund ens permet desenvolupar un prototip que serà capaç de geolocalitzar usuaris en un espai mitjançant la càmera del mòbil. Aquest procés consisteix en aplicar transferència d’aprenentatge a la xarxa MobileNet, ja prèviament entrenada, per modificar-n’hi la sortida i poder classificar cinc objectes que es estan localitzats en una àrea determinada. La nova xarxa re-entrenada és convertida a una versió més lleugera que ens permetrà executar-la en una aplicació desenvolupada en Android. Finalment, avaluarem les dades obtingudes per assegurar el correcte funcionament del sistema, la precisió en el procés de classificació i la informació relacionada amb la geolocalització de l’usuari.