[ca] L'idea d'aquest projecte es entrenar un model de IA que detecti i identifiqui a persones amb tècniques Deep Learning. Per a la realització del programa, s'ha utilitzat l'algoritme de YOLO. S'ha plantejat per a que s'acabi identificant a 3 persones diferents respecte a la resta de persones que poden aparèixer a les diferents fotografies realitzades. S'ha basat en la detecció d'objectes aprofitant les seves característiques per a detectar persones. Existeixen paràmetres importants com el Deep Learning y el Machine Learning. El Deep Learning treu el patró de les dades donades a traves de les xarxes neuronals mentre que el Machine Learning es la habilitat per aprendre sense necessitat de estar explícitament programant. El treball s'ha realitzat amb el llenguatge Python amb l'editor Visual Studio. Per a l'etiquetat de les imatges, s'ha utilitzat l'aplicació labelImg.py. S'ha començat identificant cada una de les persones escollides de manera separada. Un cop realitzat aquest prototip, s'ha modificat el programa per a que realitzi una diferenciació entre les classes creades. Els valors resultants de l'entrenament son acceptables. Les prediccions d'aquests resultats son: pel model 1 la predicció és del 67%, pel model 2 la predicció és del 100%, pel model 3 la predicció és del 67% i pel model 4 la predicció varia depèn de l'etiqueta. Seguint l'ordre anterior, per a la primera etiqueta la predicció es del 71%, per a la segona etiqueta la predicció és del 100% i per a la tercera etiqueta la predicció es del 56%. Es a dir, pels valors donats, el programa potser una guia per a identificar a les persones seleccionades. Depenent de la classe a identificar, el percentatge de predicció serà major. Això es deu a que, per a cert etiquetatge, la selecció d'imatges es millor. En conclusió, aquest projecte pot ser la base per a futures millores.

[es] La idea de este proyecto es entrenar un modelo de IA para que detecte e identifique a personas con técnicas Deep Learning. Para la realización del programa, se ha usado el algoritmo de YOLO. Se ha planteado para que acabe identificando a 3 personas diferentes respecto a las otras que puedan aparecer en las diferentes fotografías realizadas. Se basa en la detección de objetos aprovechando sus características para detectar a personas. Existen parámetros importantes como el Deep Learning y el Machine Learning. El Deep Learning saca el patrón de los datos dados a través de las redes neuronales mientras que el Machine Learning es la habilidad para aprender sin necesidad de estar explícitamente programado. Este trabajo se ha realizado con el lenguaje Python des del programa Visual Studio. Para el etiquetado de las imágenes, se ha usado la aplicación labelImg.py. Se empezará identificando a cada una de las personas escogidas de manera separada. Una vez realizado este prototipo, se modificará el programa para que realice una diferenciación entre las clases creadas. Los valores resultantes del entrenamiento son aceptables donde las predicciones son: para el modelo 1 la predicción es del 67%, para el modelo 2 la predicción es del 100%, para el modelo 3 la predicción es del 67% y para el modelo 4 la predicción varía dependiendo de la etiqueta. Siguiendo el orden anterior, para la primera etiqueta la predicción es del 71%, para la segunda etiqueta la predicción es del 100% y para la tercera etiqueta la predicción es del 56%. Es decir, a partir de los valores dados, el programa puede ser una guía para identificar a las personas seleccionadas. Dependiendo de la clase a identificar, el porcentaje de predicción será mayor. Esto se debe a que, para ciertos etiquetados, la selección de imágenes sea mejor. En conclusión, este proyecto puede ser la base para futuras mejoras.