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dc.contributor.advisorMonasterio, Violeta-
dc.contributor.advisorAlfonso Santolaria, Lorenzo-
dc.contributor.authorMarina Castelló, Marcos-
dc.date.accessioned2023-10-02T11:35:47Z-
dc.date.available2023-10-02T11:35:47Z-
dc.date.issued2023-09-30-
dc.identifier.urihttps://repositorio.usj.es/handle/123456789/983-
dc.descriptionThe main objective of this project is to achieve the integration of a 3D pose estimation module within a motion analysis library developed by the Aragón Institute of Technology (ITAINNOVA). The module will perform robust and fast pose estimation using Machine Learning techniques. To fully understand the appearance, interaction, and performance of individuals, it is crucial to capture the three-dimensional information of their body, face, and hands quickly and accurately from an RGB color image. The need for pose identification arises from the necessity to enable users of virtual and augmented reality systems to interact with them in a more natural way, and to identify events or specific activities in videos. This is a research and development project with applications in the clinical and sports fields. Throughout the document, the research process is presented in detail, as well as the new contributions to the "Misiones" project at ITAINNOVA. The outcome has been successful; the new volumetric model, ExPose, has been integrated into the Human Pose Estimation (HPE) package of the BodyFlow library, and metrics have been used to compare this model with the existing ones in Human Activity Recognition (HAR), yielding valuable results.en_US
dc.description.abstractEl objetivo principal de este proyecto es lograr la integración de un módulo de estimación de pose 3D dentro de una librería de análisis del movimiento desarrollada por el Instituto Tecnológico de Aragón (ITAINNOVA). El módulo realizará la estimación de pose de manera robusta y rápida utilizando técnicas de Aprendizaje Máquina. Para obtener una comprensión completa de la apariencia, interacción y desempeño de las personas, es crucial capturar de forma rápida y precisa la información tridimensional de su cuerpo, rostro y manos a partir de una imagen en color RGB. La identificación de pose surge de la necesidad de conseguir que los usuarios de sistemas de realidad virtual y aumentada puedan interactuar con estos de una forma más natural y se puedan identificar eventos o determinadas actividades en vídeos. Se trata de un proyecto de investigación y desarrollo con aplicaciones en el ámbito clínico y deportivo. A lo largo del documento se presenta de manera detallada el proceso de investigación realizado, así como las nuevas aportaciones al proyecto “Misiones” en ITAINNOVA. El resultado ha sido satisfactorio, se ha conseguido integrar el nuevo modelo volumétrico ExPose en el paquete Human Pose Estimation (HPE) de la librería BodyFlow, así como utilizar las métricas para comparar este modelo con los ya existentes en el Human Activity Recognition (HAR) obteniendo valiosos resultados.en_US
dc.format.extent95 p.en_US
dc.format.mimetypeapplication/pdfen_US
dc.language.isospaen_US
dc.relation.requiresAdobeen_US
dc.rightsAttribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Internacional*
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/*
dc.subjectInteligencia Artificialen_US
dc.subjectDetección de Poseen_US
dc.subjectVisión Computacionalen_US
dc.subjectAprendizaje Automáticoen_US
dc.subjectRepresentación Tridimensionalen_US
dc.subjectReconocimiento de Actividaden_US
dc.subjectEntrenamiento Supervisadoen_US
dc.titleUniversidad San Jorge Escuela de Arquitectura y Tecnología Grado en Ingeniería Informática Proyecto Final Desarrollo de un sistema de reconocimiento de poses 3D en personas utilizando MLen_US
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisen_US
dc.rights.accessrightsinfo:eu-repo/semantics/openAccessen_US
dc.contributor.affiliationUniversidad San Jorgeen_US
Appears in Collections:Grado en Ingeniería Informática

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