Detección de errores en la ejecución de una sentadilla con peso mediante visión artificial

Eskaff Diaz, Elías Ricardo; Trujillo Jaramillo, Sofía

Publicación:
Detección de errores en la ejecución de una sentadilla con peso mediante visión artificial

dc.contributor.advisor	Jurko, Juan José
dc.contributor.author	Eskaff Diaz, Elías Ricardo
dc.contributor.author	Trujillo Jaramillo, Sofía
dc.date.accessioned	2021-07-09T14:35:34Z
dc.date.available	2021-07-09T14:35:34Z
dc.date.issued	2021
dc.description	27 páginas	spa
dc.description.abstract	RESUMEN: Actualmente muchas personas al ejecutar el movimiento de la sentadilla con peso ocurren en algún tipo de error, y con frecuencia no están conscientes de este hasta que alguna parte del cuerpo les está molestando o doliendo. Las únicas soluciones, en el momento, a dicho problema son videos tutoriales y/o acompañamiento de un experto, las cuales carecen de disponibilidad por alguna de las partes y no representan un acercamiento tecnológico. En el presente se expone una propuesta que busca recurrir a la visión artificial y modelos matemáticos, para analizar el movimiento de la sentadilla con peso con el fin de entregar una valoración que le permita saber a la persona si está realizando correctamente o no la acción. Esta propuesta compara modelos de personas que ejecutan el ejercicio de manera adecuada (entrenadores, fisiculturistas, fisiatras, …) con los modelos de las personas que desean conocer si lo están ejecutando de manera errónea, determinando así un porcentaje de cumplimiento de la forma correcta de realizar la acción, esto ayudara a evitar posibles lesiones y mejorar la motivación de las personas que hagan ejercicio y usen la aplicación.	spa
dc.description.abstract	ABSTRACT: Nowadays many people when executing the weighted squat movement transpire in a mistake and are often not aware of it until some part of the body is bothering them or hurting them. The only solutions at the moment to this problem are tutorial videos and/or accompaniment from an expert, which are unavailability by either party and do not represent a technological approach. The current present set out a proposal that seeks to resort to artificial vision and mathematical models, to analyze the movement of the squat with weight in order to deliver an assessment that allows the person to know whether or not he is performing the action correctly. This proposal compares models of people who perform the exercise properly (trainers, bodybuilders, physiatrists, ...) with the models of people who want to know if they are executing it in the wrong way, thus determining a percentage of compliance of the correct way to perform the action, this will help avoid possible injuries and improve the motivation of people who exercise and use the application.	eng
dc.description.degreelevel	Pregrado	spa
dc.description.degreename	Ingeniero(a) de Sistemas y Computación	spa
dc.format.mimetype	application/pdf	spa
dc.identifier.bibliographiccitation	Eskaff Diaz, E. R. y Trujillo Jaramillo, S. (2021). Detección de errores en la ejecución de una sentadilla con peso mediante visión artificial [tesis de pregrado, Universidad EIA]. Repositorio Institucional Universidad EIA. https://repository.eia.edu.co/handle/11190/3375
dc.identifier.uri	https://repository.eia.edu.co/handle/11190/3375
dc.language.iso	spa	spa
dc.publisher	Universidad EIA	spa
dc.publisher.faculty	Escuela de Ingeniería y Ciencias Básicas	spa
dc.publisher.place	Envigado (Antioquia, Colombia)	spa
dc.publisher.program	Ingeniería de Sistemas y Computación	spa
dc.rights	Derechos Reservados - Universidad EIA, 2021	spa
dc.rights.accessrights	info:eu-repo/semantics/openAccess	spa
dc.rights.coar	http://purl.org/coar/access_right/c_abf2	spa
dc.rights.creativecommons	Atribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional (CC BY-NC-ND 4.0)	spa
dc.rights.uri	https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/	spa
dc.subject.proposal	Sentadilla con peso	spa
dc.subject.proposal	Visión artificial	spa
dc.subject.proposal	Modelado	spa
dc.subject.proposal	Weighted squat	eng
dc.subject.proposal	Artificial vision	eng
dc.subject.proposal	Modeling	eng
dc.title	Detección de errores en la ejecución de una sentadilla con peso mediante visión artificial	spa
dc.type	Trabajo de grado - Pregrado	spa
dc.type.coarversion	http://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85	spa
dc.type.content	Text	spa
dc.type.driver	info:eu-repo/semantics/bachelorThesis	spa
dc.type.redcol	https://purl.org/redcol/resource_type/TP	spa
dc.type.version	info:eu-repo/semantics/publishedVersion	spa
dspace.entity.type	Publication