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Metadados | Descrição | Idioma |
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Autor(es): dc.contributor | Silva, Hamilton Pereira da | - |
Autor(es): dc.contributor | Silva, Hamilton Pereira da | - |
Autor(es): dc.contributor | Paula Filho, Pedro Luiz de | - |
Autor(es): dc.contributor | Michel, Neylor | - |
Autor(es): dc.creator | Visentin, Giancarlo | - |
Data de aceite: dc.date.accessioned | 2025-08-29T11:44:48Z | - |
Data de disponibilização: dc.date.available | 2025-08-29T11:44:48Z | - |
Data de envio: dc.date.issued | 2024-09-02 | - |
Data de envio: dc.date.issued | 2024-09-02 | - |
Data de envio: dc.date.issued | 2023-11-16 | - |
Fonte completa do material: dc.identifier | http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/34633 | - |
Fonte: dc.identifier.uri | http://educapes.capes.gov.br/handle/capes/1082482 | - |
Descrição: dc.description | Currently, interest in health and well-being drives the frequent practice of physical activities, reflected in the increased demand for gyms. This study proposes to evaluate how a com putational system, using artificial intelligence technologies such as machine learning, neural networks and computer vision, can predict the execution of exercises using a digital camera. The methodology involves collecting data during the practice of specific exercises, processing by advanced algorithms and analyzing movement patterns. The results are expected to contribute to optimizing physical performance, minimizing risks and improving the effectiveness of training. | - |
Descrição: dc.description | Atualmente, o interesse pela saúde e bem-estar impulsiona a prática frequente de atividades físicas, refletindo no aumento da procura por academias. Este estudo propõe avaliar como um sistema computacional, utilizando tecnologias de inteligência artificial como aprendizado de máquina, redes neurais e visão computacional, pode predizer a execução de exercícios por meio de uma câmera digital. A metodologia envolve a coleta de dados durante a prática de exercícios específicos, processamento por algoritmos avançados e análise de padrões de movimento. Espera-se que os resultados contribuam para a otimização do desempenho físico, minimizando riscos e aprimorando a eficácia dos treinos. | - |
Formato: dc.format | application/pdf | - |
Idioma: dc.language | pt_BR | - |
Publicador: dc.publisher | Universidade Tecnológica Federal do Paraná | - |
Publicador: dc.publisher | Medianeira | - |
Publicador: dc.publisher | Brasil | - |
Publicador: dc.publisher | Ciência da Computação | - |
Publicador: dc.publisher | UTFPR | - |
Direitos: dc.rights | openAccess | - |
Direitos: dc.rights | http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ | - |
Palavras-chave: dc.subject | Inteligência artificial | - |
Palavras-chave: dc.subject | Aprendizado do computador | - |
Palavras-chave: dc.subject | Processamento de imagens - Técnicas digitais | - |
Palavras-chave: dc.subject | Artificial intelligence | - |
Palavras-chave: dc.subject | Machine learning | - |
Palavras-chave: dc.subject | Image processing - Digital techniques | - |
Palavras-chave: dc.subject | CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO | - |
Título: dc.title | Avaliação de exercício físico em filmagens utilizando redes neurais artificiais | - |
Título: dc.title | Assessment of physical exercise in footage using artificial neural networks | - |
Tipo de arquivo: dc.type | livro digital | - |
Aparece nas coleções: | Repositorio Institucional da UTFPR - RIUT |
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