Descripción del movimiento humano basado en el marco de Frenet Serret y datos tipo MOCAP
Clasificar el movimiento humano se ha convertido en una necesidad tecnológica, en donde para definir la posición de un sujeto requiere identificar el recorrido de las extremidades y el tronco del cuerpo, y tener la capacidad de diferenciar esta posición respecto a otros sujetos o movimientos, generá...
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| Autores principales: | , , |
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| Formato: | article |
| Lenguaje: | EN ES PT |
| Publicado: |
Politécnico Colombiano Jaime Isaza Cadavid
2021
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| Materias: | |
| Acceso en línea: | https://doaj.org/article/efe12c16e4ec49a1b6d72ced36f8625e |
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| Sumario: | Clasificar el movimiento humano se ha convertido en una necesidad tecnológica, en donde para definir la posición de un sujeto requiere identificar el recorrido de las extremidades y el tronco del cuerpo, y tener la capacidad de diferenciar esta posición respecto a otros sujetos o movimientos, generándose la necesidad tener datos y algoritmos que faciliten su clasificación. Es así, como en este trabajo, se evalúa la capacidad discriminante de datos de captura de movimiento en rehabilitación física, donde la posición de los sujetos es adquirida con el Kinect de Microsoft y marcadores ópticos, y atributos del movimiento generados con el marco de Frenet Serret, evaluando su capacidad discriminante con los algoritmos máquinas de soporte vectorial, redes neuronales y k vecinos más cercanos. Los resultados presentan porcentajes de acierto del 93.5% en la clasificación con datos obtenidos del Kinect, y un éxito del 100% para los movimientos con marcadores ópticos. |
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