Diseño, implementación y evaluación de un sistema de detección y seguimiento de la pose tridimensional de personas basado en “Deep Learning”
Authors
Guardiola Luna, IreneDate
2022Affiliation
Universidad de AlcaláBibliographic citation
Guardiola Luna, Irene. Diseño, implementación y evaluación de un sistema de detección y seguimiento de la pose tridimensional de personas basado en “Deep Learning”. Trabajo Fin de Máster. Universidad de Alcalá, 2022.
Keywords
Estimación de pose 3D
Evaluación funcional
Aprendizaje profundo
Imágenes de profundidad
3D pose estimation
Functional evaluation
Deep Learning
Depth images
Document type
info:eu-repo/semantics/masterThesis
Version
info:eu-repo/semantics/acceptedVersion
Rights
Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Internacional
Access rights
info:eu-repo/semantics/openAccess
Abstract
En el presente trabajo se va a abordar el tema de la detección de las articulaciones y la pose tridimensional
del cuerpo humano en el contexto de la valoración funcional de personas. El objetivo final sería evaluar el
grado de dependencia, discapacidad y/o limitaciones que las personas puedan llegar a tener, en particular
las de avanzada edad, al realizar actividades de la vida diaria, con especial énfasis en las actividades
básicas, como pueden ser: comer, lavarse los dientes, sentarse, limpiar, etc. Con esto se pretende ayudar a
los terapeutas ocupacionales a detectar limitaciones de forma temprana y obtener valoraciones objetivas
a través del sistema automático, eliminando la subjetividad del personal evaluador y las interferencias
que la presencia de este pueda ejercer en las personas que están siendo evaluadas. En el trabajo se
estudiarán y aportarán algoritmos que proporcionen parámetros de destreza y funcionalidad. Para ello
se han analizado las redes neuronales y las posibles arquitecturas que se podrían aplicar para resolver el
problema mencionado. A tal efecto, se ha indagado en las redes que sean capaces de estimar la posición
tridimensional de las articulaciones del cuerpo humano a partir de imágenes de profundidad y en RGB,
con el fin de evaluar funcionalmente a las personas y obtener una valoración clínica valida. This project will address the issue of joint detection and the three-dimensional pose of the human body
in the context of the functional assessment of people. The final objective would be to evaluate the degree
of dependence, disability and/or limitations that people may have, particularly the elderly, when performing
activities of daily living, with special emphasis on basic activities, such as: eating, brushing teeth,
sitting, cleaning, etc. With this we aim to help occupational therapists to detect limitations early and
obtain objective evaluations through the automatic system, eliminating the subjectivity of the evaluating
personnel and the interferences that the presence of the latter may exert on the people being evaluated.
This proyect will study and provide algorithms that offer dexterity and functionality parameters. For this
purpose, neural networks and the possible architectures that could be applied to solve the aforementioned
problem has been analyzed. To this end, we have investigated networks capable of estimating the
three-dimensional position of the joints of the human body from depth and RGB images, in order to
functionally evaluate people and obtain a valid clinical assessment.
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TFM_Guardiola_Luna_2022.pdf | 7.824Mb |
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