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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Detalles Bibliográficos
Autores principales:	Juan Camilo Hernandez-Gomez, Alejandro Restrepo-Martínez, Juliana Valencia-Aguirre
Formato:	article
Lenguaje:	EN ES PT
Publicado:	Politécnico Colombiano Jaime Isaza Cadavid 2021
Materias:	frenet serret rehabilitación física captura de movimiento kinect dinámica movimiento humano Technology T Science Q
Acceso en línea:	https://doaj.org/article/efe12c16e4ec49a1b6d72ced36f8625e
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spelling	oai:doaj.org-article:efe12c16e4ec49a1b6d72ced36f8625e2021-12-02T23:48:11ZDescripción del movimiento humano basado en el marco de Frenet Serret y datos tipo MOCAP10.33571/rpolitec.v17n34a111900-23512256-5353https://doaj.org/article/efe12c16e4ec49a1b6d72ced36f8625e2021-11-01T00:00:00Zhttps://revistas.elpoli.edu.co/index.php/pol/article/view/1849https://doaj.org/toc/1900-2351https://doaj.org/toc/2256-5353Clasificar 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.Juan Camilo Hernandez-GomezAlejandro Restrepo-MartínezJuliana Valencia-AguirrePolitécnico Colombiano Jaime Isaza Cadavidarticlefrenet serretrehabilitación físicacaptura de movimientokinectdinámicamovimiento humanoTechnologyTScienceQENESPTRevista Politécnica, Vol 17, Iss 34, Pp 170-180 (2021)
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description	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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