Seminario de Informática ‘Mirian Andrés’. Reconocimiento de acciones humanas basado en modelos de Transformers para tareas de montaje industrial de gran precisión

En este seminario vamos a tratar el reconocimiento de acciones humanas (HAR). Esta tarea presenta retos importantes en escenarios de montaje industrial, principalmente debido a las ligeras diferencias en los patrones de movimiento entre acciones muy precisas. En este trabajo abordamos el problema del reconocimiento de acciones en tareas de montaje empleando datos del esqueleto para representar movimientos humanos detallados. Para capturar eficazmente las dependencias espaciales y temporales entre las articulaciones, aplicamos una arquitectura basada en Transformers y llevamos a cabo una evaluación exhaustiva variando la dimensión del modelo para analizar su efecto en el rendimiento del reconocimiento. Además, dada la gran similitud semántica y estructural entre ciertas clases de acciones, proponemos una estrategia de fusión de clases que combina acciones muy similares en categorías unificadas. Esto no solo simplifica la tarea de clasificación de las acciones, sino que también mejora el rendimiento general del reconocimiento al reducir la ambigüedad.

Los resultados experimentales demuestran la eficacia de los modelos de Transformers para el reconocimiento de acciones detalladas en entornos industriales, destacando la importancia tanto del ajuste de la arquitectura como del refinamiento de las etiquetas cuando se trata de acciones humanas estrechamente relacionadas.

El objetivo de esta charla es contar la investigación realizada durante una estancia de investigación en Italia y, además, realizar una prueba de tiempo para el congreso 2025 IECON – 51st Annual Conference of the IEEE Industrial Electronics Society, que se celebra en Madrid del 14 al 17 de octubre.