[en] This Bachelor Thesis's objective is to verify that the data obtained from an electronic nose which has low cost sensors, can be used to monitor routines of human activity in university settings and to check the effectiveness of different machine-learning algorithms for the classification. In the first two chapters, a brief introduction is made about electronic noses and the various methods currently used for monitoring human activity. The time series used for the elaboration of the problems, are obtained from the electronic nose located in the computer case of a classroom of the Escuela Politécnica Superior at the Universidad Autónoma de Madrid, in which students, mainly from the third course, are taught subjects of the degree of Computer Engineering. The SMTS algorithm has been used for the classification of the signals, which is a method for supervised classification of multivariate time series that considers the temporal structure of those series. Because the signals of the sensors depend on the previous history and present noise and drift. In addition, the SMTS results has been compared with a multilayer perceptron, as well as different hybridizations of the SMTS. This methodology has been validated with the data obtained by the different sensors of the electronic nose during the teaching of different classes in classroom 5 of the EPS-UAM. First, we analyze a simple problem that consists distinguishing between the beginning of the classes and the end of classes. Afterwards, a more difficult problem has been tested, which is to distinguish between two classes of the same subject where it is known that in one of them the attention is higher than the other. It was necessary that both had a similar number of people, because the difference in the number of students can produce a certain bias on the classification. The analysis of the data collected from the electronic nose along with the SMTS algorithm show that it is possible to classify the signals proceeding from the monitoring of human activity

[es] El objetivo de este trabajo fin de grado es comprobar que los datos que se obtienen de una nariz artificial con sensores de bajo coste sirven para la monitorización de rutinas de actividad humana en entornos universitarios y comprobar la eficacia de distintos algoritmos de aprendizaje automático para su clasificación. En los dos primeros capítulos, se realiza una breve introducción sobre las narices artificiales y de los distintos métodos usados actualmente para la monitorización de actividad humana. Las series temporales utilizadas en este trabajo provienen de una nariz artificial situada en un aula de la Escuela Politécnica Superior de la Universidad Autónoma de Madrid, en la cual se imparten asignaturas del grado de informática principalmente del tercer curso. Para la clasificación de las señales se ha usado el algoritmo SMTS, un método para la clasificación supervisada de series temporales multivariadas que permite tener en cuenta la estructura temporal de dichas series. Esto es necesario porque las señales de los sensores dependen de la historia previa y además presentan ruido y deriva. Adicionalmente, se ha probado a contrastar los resultados del SMTS con un perceptrón multicapa, así como a probar distintas hibridaciones del algoritmo. Esta metodología se ha validado con los datos obtenidos por los distintos sensores de la nariz artificial durante la impartición de distintas clases en el aula 5 de la EPS-UAM. Se ha empezado a analizar un problema sencillo que consiste en distinguir los 10 minutos del inicio de las clases frente a los 10 minutos finales. Posteriormente, se ha abordado un problema más difícil consistente en diferenciar entre dos clases de una misma asignatura donde se sabe que en una de ellas la atención es mucho mayor, para ello ha sido necesario que ambas tuvieran un número de personas parecido ya que la diferencia de alumnos puede producir cierto sesgo. El análisis de los datos recogidos de la nariz artificial junto al algoritmo SMTS muestran que es posible clasificar las señales provenientes de la monitorización de actividad humana con los sensores utilizados.