Identificación de poses del cuerpo humano para caracterizar y obtener información del movimiento

En este Documento, se estudia la clasificación de poses y movimiento del cuerpo humano. Se construyó una red neuronal convolusional para abordar el problema de clasificación, en donde se definieron 3 poses ideales a clasificar. Se logró una precisión del 84.78% para la identificación de las poses. Se ubicaron en cada una de las poses identificadas, descriptores de para extraer información de movimiento en una secuencia de imágenes. Se definió un marco de estudio que analiza la ubicación de los descriptores ubicados en las áreas de cabeza, torso, brazos y piernas. En donde esta actividad logro un 82.35% de precisión de ubicación en áreas de cabeza y torso, usando este modelo se pudo clasificar el movimiento humano, en donde se ven resultados significativos, cuando se tiene un entorno controlado.

• Autores: Beltrán Peréz, Cristian Camilo; Sánchez Rodríguez, Wilman Helioth
• Fecha de publicación: 2018
• Institución: Universidad Militar Nueva Granada
• Repositorio: Repositorio UMNG
• Idioma: spa
• OAI Identifier: oai:repository.unimilitar.edu.co:10654/20718
• Acceso en línea: http://hdl.handle.net/10654/20718
• Palabra clave: PROCESAMIENTO DE IMAGENES; RED NERVIOSA; Feature extraction; Image Classification; image capture; image processing; neural networks; Extracción de características; clasificación de imágenes; captura de imágenes; procesamiento de imágenes; redes neuronales
• License: Derechos Reservados - Universidad Militar Nueva Granada, 2019