[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.

[en] The aim of this project is to create a program that can detect and identify people with Deep Learning techniques. To create this, it has been used the YOLO algorithm. The idea is to identify three different people among others. These classes are related with three specific people. The fourth label is for the rest of the people. This project uses the object detection due of its characteristics to detect people. The Machine Learning is the ability to learn without explicitly being programmed. The Deep Learning is the extract pattern from data using neural networks. This project is created with the program Visual Studio and the language Python. LabelImg.py will help to label the photographies. First of all, it has started by identifying one person among others that will appear on the images. The first implementation is to make the differentiation between the author and the rest of the people which can appear on the image. The final method and last implementation is to classify four different classes. In general, the results of the training have been done correctly. The predictions are: for the model 1 the prediction is about the 67%, for the model 2 the prediction is about the 100%, for the model 3 the prediction is about the 71% and for the model 4 the prediction depends on the label. For the first label the prediction is about the 71%, for the second label is about the 100% and for the third one the prediction is about the 56%. So, this is a value which it can be based to predict the chosen people. There are different percentages depending on the label to find. This is because of the selection of the images for each class. Depending on the class are better than the others. In conclusion, this project can be the base to improve in the future.