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dc.contributor Granda Gutierrez, Everardo Efren
dc.contributor.author Martínez José, Juan Manuel
dc.date.accessioned 2018-11-15T19:31:10Z
dc.date.available 2018-11-15T19:31:10Z
dc.date.issued 2018-10-31
dc.identifier.uri http://hdl.handle.net/20.500.11799/95190
dc.description.abstract Hasta la fecha de elaboración de este documento no se ha identificado alguna herramienta tecnológica que permita definir y garantizar que el fisicoculturista realice de manera correcta los ejercicios de su plan de entrenamiento. Un problema general es que cada gimnasio cuenta con sólo un instructor por turno de trabajo; esto implica que el experto no se encuentre al pendiente de la ejecución en cada individuo, dando como resultado lesiones, sobre entrenamiento o carencia de estímulo muscular, efectos contrarios al esperado por dicha actividad. Actualmente hay cierto interés por imitar, de manera artificial, las capacidades y sentidos naturales de los seres humanos. Entre algunos ejemplos se contemplan: la vista, con el reconocimiento de objetos o patrones, el seguimiento del cuerpo humano y la captura de movimiento (Mo Cap). Para ello se hace uso de herramientas computacionales, como los llamados exergame, que incitan el movimiento del usuario ante entornos virtuales, y la programación de algoritmos que intentan dar solución a estos problemas. A partir de los dos puntos anteriores, se ha propuesto este proyecto como área de oportunidad en el ámbito tecnológico-computacional. El objetivo de dicho proyecto de tesis es desarrollar un sistema de Visión Artificial interactivo, que permita reconocer y seguir los movimientos de los fisicoculturistas para determinar si sus posturas son correctas en tiempo real, mediante la posición de sus articulaciones en el sistema de ejes de tres dimensiones. Se contempla la creación de un algoritmo que permite una comparativa de la posición que presenta el usuario y las preestablecidas en el sistema, haciendo uso del dispositivo de captura de movimiento Kinect. El resultado es una herramienta computacional que apoya a los fisicoculturistas a estimular de forma correcta los músculos involucrados en cada ejercicio, evitando las posibles consecuencias negativas a corto o largo plazo que puedan surgir de una mala práctica. es
dc.language.iso spa es
dc.publisher Universidad Autónoma del Estado de México es
dc.rights openAccess es
dc.rights https://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/ es
dc.rights openAccess es
dc.rights https://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/ es
dc.subject Visión Artificial es
dc.subject Captura de Movimiento es
dc.subject Exergame es
dc.subject Kinect es
dc.subject Fisicoculturismo es
dc.title Sistema de Visión Artificial para la Detección y Corrección de Posturas en Ejercicios realizados por Fisicoculturistas es
dc.type Tesis de Licenciatura es
dc.provenance Académica es
dc.road Dorada es
dc.organismo Centro Universitario UAEM Atlacomulco es
dc.ambito Nacional es
dc.cve.CenCos 30101 es
dc.cve.progEstudios 38 es
dc.modalidad Tesis es


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Visualización del Documento

  • Título
  • Sistema de Visión Artificial para la Detección y Corrección de Posturas en Ejercicios realizados por Fisicoculturistas
  • Autor
  • Martínez José, Juan Manuel
  • Colaborador
  • Granda Gutierrez, Everardo Efren
  • Fecha de publicación
  • 2018-10-31
  • Editor
  • Universidad Autónoma del Estado de México
  • Tipo de documento
  • Tesis de Licenciatura
  • Palabras clave
  • Visión Artificial
  • Captura de Movimiento
  • Exergame
  • Kinect
  • Fisicoculturismo
  • Los documentos depositados en el Repositorio Institucional de la Universidad Autónoma del Estado de México se encuentran a disposición en Acceso Abierto bajo la licencia Creative Commons: Atribución-NoComercial-SinDerivar 4.0 Internacional (CC BY-NC-ND 4.0)

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