Sistema de Classificação de Sinalética Gestual em competições de karaté

Registro completo de metadados
MetadadosDescriçãoIdioma
Autor(es): dc.contributorRocha, Álvaro-
Autor(es): dc.contributorPeñalvo, Francisco-
Autor(es): dc.contributorGonçalves, Ramiro-
Autor(es): dc.contributorGarcia Holgado, Alicia-
Autor(es): dc.contributorMoreira, Fernando-
Autor(es): dc.creatorViolante, Sónia Correia-
Autor(es): dc.creatorFilipe, Vítor-
Autor(es): dc.creatorMorais, A. Jorge-
Data de aceite: dc.date.accessioned2026-08-11T12:28:57Z-
Data de disponibilização: dc.date.available2026-08-11T12:28:57Z-
Data de envio: dc.date.issued2025-12-18-
Data de envio: dc.date.issued2025-12-18-
Data de envio: dc.date.issued2023-
Fonte completa do material: dc.identifierhttp://hdl.handle.net/10400.2/20557-
Fonte: dc.identifier.urihttp://educapes.capes.gov.br/handle/10400.2/20557-
Descrição: dc.descriptionEm contexto de Kumite (combate de Karate) propõe-se investigar um modelo de classificação da sinalética gestual do árbitro para atribuição de pontos, com recurso a Visão Computacional e técnicas de Aprendizagem Profunda. Foram realizadas três abordagens, todas tendo como base o recurso a modelos de Redes Neuronais Convolucionais (Convolutional Neural Network – CNN): Classificação de imagens com recurso a uma CNN; Deteção da pose humana com o modelo MoveNet; e a deteção e classificação de gestos com o modelo YOLOv5, via RoboFlow. A última abordagem obteve melhores resultados, com 100% de precisão para todas as classes, pelo que se testou a sua aplicação para a deteção e classificação dos gestos em vídeo.-
Descrição: dc.descriptionIn the context of Kumite (Karate combat), it is proposed to investigate a model for classifying the referee’s gestures to award points using Computer Vision and Deep Learning techniques. Three approaches were used, all based on Convolutional Neural Networks (CNN) models: image classification using a CNN; human pose detection using MoveNet; and object detection using YOLOv5, via RoboFlow. The last approach obtained the best results, with 100% precision for all classes, so we tested its application for video gesture detection and classification.-
Formato: dc.formatapplication/pdf-
Idioma: dc.languagept_BR-
Publicador: dc.publisherITMA-
Relação: dc.relationhttps://cisti.eu/proceedings/proceedingscisti2024ptes.pdf-
Direitos: dc.rightshttp://creativecommons.org/licenses/by/4.0/-
Palavras-chave: dc.subjectVisão Computacional-
Palavras-chave: dc.subjectAprendizagem Profunda-
Palavras-chave: dc.subjectRedes Neuronais Convolucionais-
Palavras-chave: dc.subjectKarate-
Palavras-chave: dc.subjectSinalética gestual-
Palavras-chave: dc.subjectÁrbitro-
Palavras-chave: dc.subjectRoboFlow.-
Título: dc.titleSistema de Classificação de Sinalética Gestual em competições de karaté-
Título: dc.titleGesture Classification System for karate competitions-
Aparece nas coleções:Repositório Aberto - Universidade Aberta (Portugal)

Não existem arquivos associados a este item.