Supervised Classification of Motor-Rehabilitation Body Movements with RGB Cameras and Pose Tracking Data

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MetadadosDescriçãoIdioma
Autor(es): dc.contributorUniversidade Estadual Paulista (UNESP)-
Autor(es): dc.contributorUniversidade Federal de São João del-Rei-
Autor(es): dc.contributorUniversidade Federal de São Paulo (UNIFESP)-
Autor(es): dc.contributorUniversidade Estadual de Campinas (UNICAMP)-
Autor(es): dc.creatorRodrigues, Luis Guilherme Silva-
Autor(es): dc.creatorDias, Diego Roberto Colombo-
Autor(es): dc.creatorde Paiva Guimarães, Marcelo-
Autor(es): dc.creatorBrandão, Alexandre Fonseca-
Autor(es): dc.creatorRocha, Leonardo C.-
Autor(es): dc.creatorIope, Rogério Luiz-
Autor(es): dc.creatorBrega, José Remo Ferreira-
Data de aceite: dc.date.accessioned2025-08-21T21:01:38Z-
Data de disponibilização: dc.date.available2025-08-21T21:01:38Z-
Data de envio: dc.date.issued2025-04-29-
Data de envio: dc.date.issued2022-01-06-
Fonte completa do material: dc.identifierhttp://dx.doi.org/10.5753/jis.2022.2409-
Fonte completa do material: dc.identifierhttps://hdl.handle.net/11449/305647-
Fonte: dc.identifier.urihttp://educapes.capes.gov.br/handle/11449/305647-
Descrição: dc.descriptionThe technological evolution allowed the use of a single camera for precise and effective body tracking, reducing the cost and increasing the accessibility of applications in places where depth cameras and wearable sensors are not available. This paper describes and implements a supervised machine learning process consisting of a mobile application used as a motion capture device which also transforms the data into an input for a machine learning model that classifies upper and lower limbs movements (24 types of human movements). The user performs movements in front of the camera, and the trained model classifies them. We designed the system to work in a motor-rehabilitation context to assist the professional while the patient does physical exercises. The implementation can summarize the movements made during the rehabilitation sessions by counting the repetitions and classifying them when done completely or reached a specific range of motion.-
Descrição: dc.descriptionCoordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)-
Descrição: dc.descriptionUniversidade Estadual Paulista-
Descrição: dc.descriptionUniversidade Federal de São João del-Rei-
Descrição: dc.descriptionUniversidade Federal de São Paulo-
Descrição: dc.descriptionUniversidade Estadual de Campinas-
Descrição: dc.descriptionUniversidade Estadual Paulista-
Formato: dc.format221-231-
Idioma: dc.languageen-
Relação: dc.relationJournal on Interactive Systems-
???dc.source???: dc.sourceScopus-
Palavras-chave: dc.subjectClassification-
Palavras-chave: dc.subjectComputer Vision-
Palavras-chave: dc.subjectMachine Learning-
Palavras-chave: dc.subjectMotor-rehabilitation-
Palavras-chave: dc.subjectPose Tracking-
Palavras-chave: dc.subjectSupervised Learning-
Título: dc.titleSupervised Classification of Motor-Rehabilitation Body Movements with RGB Cameras and Pose Tracking Data-
Tipo de arquivo: dc.typelivro digital-
Aparece nas coleções:Repositório Institucional - Unesp

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