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dc.contributor.advisorMedeiros, Talles Henrique dept_BR
dc.contributor.authorDias, Victor Hugo Morais-
dc.date.accessioned2022-03-24T16:14:29Z-
dc.date.available2022-03-24T16:14:29Z-
dc.date.issued2022pt_BR
dc.identifier.citationDIAS, Victor Hugo Morais. Análise comparativa entre o padrão de marcha em adultos e idosos utilizando técnicas de Machine Learning. 2022. 56 f. Monografia (Graduação em Engenharia de Computação) - Instituto de Ciências Exatas e Aplicadas, Universidade Federal de Ouro Preto, João Monlevade, 2022.pt_BR
dc.identifier.urihttp://www.monografias.ufop.br/handle/35400000/4007-
dc.description.abstractO objetivo deste trabalho é gerar um modelo capaz de discriminar um indivíduo e seu padrão de marcha com base em dados cinemáticos. A base de dados utilizada para estudo consiste em dados coletados por marcadores em 42 indivíduos, sendo eles 24 jovens adultos (idades 27.6 ± 4.4 anos) e 18 adultos mais velhos (idades 62.7 ± 8.0 anos). Para a realização do estudo foram utilizadas técnicas de processamento de sinais, de análise de dados e de Machine Learning. Ao final dos testes, o algoritmo que obteve melhores resultados em sua classificação foi o Support Vector Machine, com uma acurácia média de 85% para os marcadores localizados no quadril.pt_BR
dc.language.isopt_BRpt_BR
dc.subjectAprendizado do computadorpt_BR
dc.subjectBiomecânicapt_BR
dc.subjectProcessamento de sinaispt_BR
dc.subjectRedes neurais (computação)pt_BR
dc.titleAnálise comparativa entre o padrão de marcha em adultos e idosos utilizando técnicas de Machine Learning.pt_BR
dc.typeTCC-Graduaçãopt_BR
dc.contributor.refereeMedeiros, Talles Henrique dept_BR
dc.contributor.refereeTorres, Luiz Carlos Bambirrapt_BR
dc.contributor.refereeAraújo, Janniele Aparecida Soarespt_BR
dc.description.abstractenThe objective of this work is to obtain a model capable of discriminating an individual and his gait pattern based on kinetic data. The database used for the study consists of data from markers in 42 individuals, being 24 young adults (ages 7.6 ± 4.4 years) and 18 older adults (ages 62.7 ± 8.0 years). To carry out the study, signal processing, data analysis and Machine Learning methods were used. At the end of the tests, the one that obtained the best results in its Support Vector Machine classification, with an average accuracy of 85% with an average accuracy of 85% for the markers located in the hip.pt_BR
dc.contributor.authorID17.1.8175pt_BR
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