Estimativa de Postura: Uma abordagem multicâmera para avaliação e classificação de exercícios físicos

DSpace Repository

A- A A+

Estimativa de Postura: Uma abordagem multicâmera para avaliação e classificação de exercícios físicos

Show full item record

Title: Estimativa de Postura: Uma abordagem multicâmera para avaliação e classificação de exercícios físicos
Author: Erik Kazuo, Sugawara
Abstract: A Estimativa da Postura Humana é utilizada em várias áreas, como: esportes, animações, cinema, realidade aumentada e saúde. Pode ser obtida através de modelos de inteligência artificial como o PoseNet, MoveNet e MediaPipe, que utilizam do aprendizado de máquina profundo para analisar imagens e vídeos e gerar o esqueleto estrutural que representa o objeto. Com a utilização destas ferramentas, será elaborado um modelo de aprendizado de máquina capaz de identificar exercícios físicos e verificar se a execução da mesma está correta. Além disso, levando em consideração que muitos exercícios físicos requerem uma avaliação tridimensional para verificar a exatidão da atividade, será utilizado duas câmeras para realizar a avaliação de diferentes perspectivas, permitindo, assim, uma análise multidimensional. Este trabalho, portanto, traz uma solução mais eficaz que utiliza de câmeras de fácil acesso e de inteligência artificial para identificar e avaliar exercícios físicos.
Description: TCC (graduação) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico, Ciências da Computação.
URI: https://repositorio.ufsc.br/handle/123456789/243556
Date: 2022-12-19


Files in this item

Files Size Format View Description
monografia.pdf 11.03Mb PDF View/Open Trabalho de Conclusão de Curso

This item appears in the following Collection(s)

Show full item record

Search DSpace


Browse

My Account

Statistics

Compartilhar