Aplicación del algoritmo de Random Forest Regression para la detección de los pasos requeridos de un movimiento válido mediante la utilización del dispositivo Kinect V2

dc.contributor	Orellana Bojorquez, Diego José autor
dc.date	2020
dc.date.accessioned	2024-06-27T16:40:55Z
dc.date.available	2024-06-27T16:40:55Z
dc.identifier	http://bibliod.url.edu.gt/Tesis/wevg/2020/02/08/Orellana-Diego.pdf
dc.identifier	URL01000000000000000234244
dc.identifier	(Aleph)000234244URL01
dc.identifier	alma:502URL_INST/bibs/990002342440107696
dc.identifier	https://crailandivarlibrary.alma.exlibrisgroup.com/discovery/delivery/502URL_INST:502URL/1285271710007696
dc.identifier.uri	https://hdl.handle.net/20.500.12032/145574
dc.description	El presente trabajo de graduación utiliza la cámara del sensor Kinect V2 para la detección de los pasos requeridos de un movimiento válido que realiza los equipos deportivos de taekwondo, tenis de mesa y animación, mediante la aplicación del algoritmo Random Forest Regression. Así mismo se presenta los resultados que miden la certeza del algoritmo con la finalidad de aprobar o rechazar dicho modelo. En el primer capítulo describe algunas soluciones que se han implementado con el sensor Kinect para el área de salud y deporte, por otro lado se brinda un marco teórico sobre las recomendaciones para realizar un movimiento válido durante la actividad física y además se detalla el funcionamiento del algoritmo a partir del seguimiento del esqueleto que proporciona el sensor. El segundo capítulo se refiere al planteamiento del problema del trabajo de graduación, la cual se centra en brindar al atleta la forma correcta de realizar una repetición de un movimiento válido con la ayuda del sensor, de igual manera se presenta las variables de estudios de acuerdo con los fotogramas de vídeo que captura el sensor. En el tercer capítulo se expone la metodología del trabajo de investigación la cual consiste en un enfoque mixto, debido que utiliza la metodología cuantitativa para documentar y obtener toda la información para realizar un movimiento válido de acuerdo con los entrenadores y atletas deportivos. Y por otro lado, se utiliza el enfoque cuantitativo para representar de manera numérica la transición de un movimiento (Factor del movimiento), la cual es una variable de salida del algoritmo, Random Forest Regression
dc.description	Tesis de Grado
dc.description	Tesis Licenciatura (Ingeniería en Informática y Sistemas) URL, Facultad de Ingeniería
dc.description	Modo de acceso: Internet
dc.language	spa
dc.language	spa
dc.language	spa
dc.subject	Deportes
dc.subject	Atletas
dc.subject	Algoritmos
dc.title	Aplicación del algoritmo de Random Forest Regression para la detección de los pasos requeridos de un movimiento válido mediante la utilización del dispositivo Kinect V2
dc.type	software, multimedia

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