Gait analysis using computer vision for the early detection of elderly syndromes. A formal proposal

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dc.contributor.advisorGarcía-Chamizo, Juan Manuel-
dc.contributor.authorNieto-Hidalgo, Mario-
dc.contributor.otherUniversidad de Alicante. Departamento de Tecnología Informática y Computaciónes_ES
dc.date.accessioned2017-04-26T11:06:49Z-
dc.date.available2017-04-26T11:06:49Z-
dc.date.created2016-
dc.date.issued2017-
dc.date.submitted2017-03-03-
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/10045/65535-
dc.description.abstractEl objetivo principal de esta tesis es el desarrollo de un sistema de análisis de la marcha basado en visión que permita clasificar la marcha patológica. Este objetivo general se divide en tres subobjetivos específicos más concretos: definición formal de la marcha, especificación e implementación de un sistema de obtención de parámetros de la marcha basado en visión y clasificación de la marcha patológica. En el primer subobjetivo, definición formal de la marcha, nuestros esfuerzos consisten en obtener una definición de la marcha que incluya la visión por computador pero sin excluir otros métodos y que sea lo suficientemente abierta como para incluir todos los casos de marcha humana. La definición propuesta es la siguiente: "Gait is the anthropomorphic upright self-displacement, in an alternating stepping of two feet, with no additional fulcra, keeping at least a point of support at every time, on a horizontal or slightly inclined surface." A partir de esta definición, las variables que consideramos son tiempos y longitudes de paso y zancada, tiempos de apoyo monopodal y bipodal, velocidad, cadencia, etc... Para el segundo subobjetivo, especificación e implementación de un sistema de obtención de parámetros de la marcha basado en visión, nos centramos en el análisis de la marcha mediante visión por computador utilizando únicamente una cámara RGB, que obtenga imágenes laterales y frontales del sujeto. El algoritmo propuesto es capaz de extraer las variables de la marcha, establecidas en la definición del objetivo de especificación, con suficiente precisión, de modo que la marcha puede ser interpretada y clasificada. La decisión de limitar la infraestructura necesaria a una única cámara RGB, obedece al interés por abaratar los costes del sistema y que sea sostenible medioambientalmente, ya que no requiere de energía adicional para capturar la imagen, sino que utiliza la radiación lumínica que inunda el escenario, ya sea de forma natural o artificial. Este sistema actúa como interfaz de entrada del subobjetivo tres que son las variables de la marcha propuestas en el subobjetivo uno. Por tanto, el subobjetivo dos puede ser reemplazado por otro sistema basado en otro fenómeno como es el caso de un sistema inercial, siempre y cuando pueda proporcionar las variables definidas en el subobjetivo uno. El subobjetivo tres, clasificador de la marcha patológica, usa las variables proporcionadas por el sistema del subobjetivo dos para caracterizar la marcha y clasificarla. Mediante una serie de casos de entrenamiento, el sistema genera los modelos de marcha patológica y normal. A partir de estos modelos, el clasificador es capaz de determinar a qué modelo pertenece la entrada de parámetros de la marcha proporcionada por el subobjetivo dos. El objetivo de formalización nos ha llevado a profundizar en los aspectos conceptuales y procedimentales del conocimiento y de su creación, con la consecuencia de aportar sendas definiciones para problema y modelo, así como hallar una justificación formal, basada en la teoría de conjuntos, que confiere coherencia causal al método experimental. Además de encontrar formalmente la justificación causal del método científico, hemos podido encajar en ese marco formal los enfoques divide et vinces, model driven y top-down de resolución de problemas ingenieriles. Al tiempo que hemos encontrado que la técnica top-down de diseño es coincidente con el método científico de resolución de problemas, el método bottom-up es coherente con la implementación de prototipos, lo cual justifica la restricción de su utilización al diseño de instancias para las que ya se conoce solución.es_ES
dc.languageenges_ES
dc.publisherUniversidad de Alicantees_ES
dc.rightsLicencia Creative Commons Reconocimiento-NoComercial-SinObraDerivada 4.0es_ES
dc.subjectMethodologyes_ES
dc.subjectTop-downes_ES
dc.subjectBottom-upes_ES
dc.subjectModel-driven engineeringes_ES
dc.subjectGait analysises_ES
dc.subjectComputer visiones_ES
dc.subjectElderly syndromeses_ES
dc.subject.otherArquitectura y Tecnología de Computadoreses_ES
dc.titleGait analysis using computer vision for the early detection of elderly syndromes. A formal proposales_ES
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/doctoralThesises_ES
dc.rights.accessRightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess-
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