Evaluación de modelos de visión por computador para la detección de la pose humana y caídas (2020)
La detección de pose del ser humano se define como la localización de las articulaciones de una persona o de una multitud dada una imagen o un video. Actualmente, la detección de postura es ampliamente utilizada para la evaluación de deportistas, trabajadores y el monitoreo de pacientes en ambientes hospitalarios o de investigación. Sin embargo, la estimación de la pose del ser humano no es una tarea sencilla, debido a que requiere de personal que evalúe manualmente la posición de las personas, o utilizando equipos especializados y de alto costo como: dispositivos vestibles (relojes, bandas, manillas), marcadores y/o cámaras especializadas para monitorear un escenario limitado. El objetivo principal de este trabajo de tesis fue comparar el desempeño de modelos de visión por computador para implementar un sistema de detección de pose y caídas con cámaras de bajo costo que permiten aumentar su a un ambiente de la vida cotidiana. Adicionalmente, se evaluó el desempeño del sistema implementado teniendo en cuenta la obstaculización de las articulaciones de una persona y con más de una persona simulando un ambiente cotidiano. Finalmente, se evaluaron software de análisis deportivo en reemplazo de la evaluación que se realizaría en un laboratorio de marcha debido a la coyuntura sanitaria actual.