Submitted by Marco Antônio de Ramos Chagas (mchagas@ufv.br) on 2017-04-10T13:52:44Z No. of bitstreams: 1 texto completo.pdf: 7335609 bytes, checksum: 36caabaacd5a9c49963fb66e529252aa (MD5) / Made available in DSpace on 2017-04-10T13:52:44Z (GMT). No. of bitstreams: 1 texto completo.pdf: 7335609 bytes, checksum: 36caabaacd5a9c49963fb66e529252aa (MD5) Previous issue date: 2016-10-25 / Câmeras de ação (ASC - Action Sport Camera) são principalmente utilizadas para fins recreativos. Porém contínuas melhorias técnicas, em correspondência a uma redução de custo, cria a possibilidade de seu uso em análises tridimensionais (3D) de movimentos, como no estudo de gestos esportivos e na avaliação quantitativa do desempenho atlético. Nesse contexto, o objetivo geral dessa dissertação foi avaliar a utilização de câmeras de ação (ASC – Action Sport Camera) para a análise cinemática tridimensional. No primeiro estudo o objetivo foi avaliar o efeito de diferentes estratégias de aquisição no protocolo de calibração das ASC e como isso afeta a exatidão tridimensional. Duas GoPro Hero3+ Black (frequência: 60Hz; resolução de imagem: 1280×720 / 1920×1080 pixels) foram posicionadas dentro da água em uma piscina, abrangendo um volume de trabalho de aproximadamente 6m 3 . Foi implementado um procedimento específico de calibração com duas etapas, que consiste na aquisição de um triedro estático e de um bastão em movimento, com nove e um marcadores esféricos passivos, respectivamente. Após avaliar os parâmetros da câmera, foram adquiridas várias posições de uma barra rígida, contendo dois marcadores de distância conhecida, dentro do volume de trabalho. O erro médio da reconstrução sobre a distância inter-marcadores foi inferior a 2,5mm (1280×720) e 1,5mm (1920×1080). Os resultados deste estudo demonstram que a calibração subaquática de ASC é viável, permitindo medições cinemáticas quantitativas com exatidão comparável aos sistemas tradicionais de captura de movimento. No segundo estudo o objetivo foi avaliar a exatidão e reconstrução tridimensional a partir das configurações de aquisição permitida pelas câmeras (diferentes resoluções de imagem, ângulos de visão e frequências de aquisição) em movimentos dentro (piscina) e fora (laboratório) da água. A fim de calibrar o par de câmeras, marcadores esféricos pretos foram colocados em duas ferramentas de calibração, utilizadas tanto dentro quanto fora da água, e uma otimização não-linear de duas etapas foi realizada. A exatidão na reconstrução 3D dos marcadores e a reprodutibilidade ao estimar os parâmetros das câmeras representaram o desempenho do sistema. Para ambos ambientes (laboratório e subaquático), os testes estatísticos foram focados na comparação de diferentes configurações das câmeras. Em seguida, cada configuração foi comparada para os dois ambientes. E foi demonstrada uma aplicabilidade de obtenção de variáveis cinemáticas dentro da água. Em todas as resoluções avaliadas, e em ambos ambientes (laboratório e subaquático), o erro de reconstrução foi inferior a 3mm e o erro relacionado ao volume de trabalho diagonal variou de 1: 2000 (3×1,3×1,5 m 3 ) a 1:7000 (4,5×2,2×1,5 m 3 ) em concordância com a literatura. Estatisticamente, a exatidão 3D obtida em laboratório foi inferior (p<10 -5 ) à subaquática, em todas as configurações de câmera testadas. Em relação à reprodutibilidade dos parâmetros das câmeras, foi encontrada uma baixa variabilidade nos dois ambientes (1.7% e 2.9%, laboratório e subaquático). Na avaliação cinemática do nado foi possível reconstruir a trajetória submersa do nado crawl. Foi identificada uma manutenção do padrão de braçada durante todo o nado e uma técnica comparada ao modelo proposto na literatura. Esses resultados apoiam o uso da tecnologia das ASC para realizar reconstruções quantitativas tanto em laboratório quanto em ambiente subaquático. No terceiro estudo o objetivo foi avaliar, em condição de laboratório, a precisão, exatidão e dados cinemáticos das câmeras ASC e comparar a um sistema comercial de análise de movimento 3D. Quatro câmeras GoPro Hero3+ Black (frequência: 120Hz; resolução de imagem: 1280×720 pixels) e quatro câmeras ViconMX40 (frequência: 120Hz; resolução de imagem: 2353×1728 pixels) foram utilizadas para comparação. Para calibração das câmeras foram utilizadas as ferramentas e o procedimento recomendado pela Vicon (Oxford Metrics Ltd., UK). O desempenho do sistema foi representado pela precisão e exatidão na reconstrução 3D dos marcadores e pela aquisição de dados cinemáticos da marcha e salto. Apesar de ser encontradas altas correlações (r=0,99) e desvios (bias) inferiores a 3mm, os dois sistemas apresentaram uma diferença sistemática confirmada pelo viés estatisticamente significativo. Em relação à exatidão foi encontrada uma diferença entre os dois sistemas, com um erro de 8 a 10 vezes maior para as câmeras ASC. Apesar desses resultados, não foram encontradas diferenças entre os dados cinemáticos. Isso sugere que, apesar do sistema comercial Vicon alcançar melhor desempenho que o sistema com câmeras ASC, como era esperado, em termos práticos, as diferenças não foram significativas para a obtenção de parâmetros cinemáticos. O objetivo principal de um sistema é a análise de movimentos e, desta forma, a ASC se mostrou viável na avaliação da cinemática 3D de movimentos humanos. No quarto estudo o objetivo foi avaliar os parâmetros de exatidão da reconstrução tridimensional e dados cinemáticos fornecidos por câmeras optoeletrônicas e câmeras de ação, colocadas em movimento. Experimentalmente as câmeras foram fixadas em uma estrutura rígida móvel (4,4×4×2,5m 3 ) e os dados foram adquiridos simultaneamente pelos dois tipos de câmeras. Foram realizadas aquisições de um teste de barra rígida e da marcha humana para avaliar a exatidão da reconstrução 3D e calcular as variáveis lineares e angulares da marcha. Algoritmos foram desenvolvidos para fazer a translação do sistema de coordenadas global a partir de pontos de referência dispostos no chão de um corredor de 40 metros, conforme as câmeras e a estrutura se movimentavam. Como resultado preliminar, é importante ressaltar que o erro percentual encontrado (1%) pelas câmeras ASC é comparável ao erro encontrado em aquisições com o sistema estático, como visto no artigo 3 dessa dissertação. Em relação aos dados cinemáticos destaca-se a captura de aproximadamente 18 ciclos de passada em uma única aquisição, fato importante a ser considerado para se definir um padrão de movimento. Além disso, os dois sistemas de avaliação cinemática encontraram valores próximos para as variáveis analisadas. O artigo ainda está em fase de finalização, no entanto sugere que, ao avaliar movimentos em deslocamento horizontal de aproximadamente 40 metros, é viável utilizar ASC para reconstruir tridimensionalmente uma marcha natural, não delimitada à laboratório. Em conclusão, essa dissertação sugere que as ASC são viáveis para avaliar tridimensionalmente movimentos humanos. / Action sport camera (ASC) are used mainly for recreational purposes but their continuous technical improvements, in correspondence of cost decreases, creates the possibility of to use in three-dimensional (3D) motion analysis, as in sports gestures study and athletic performance evaluation quantitatively. In this context, the main purpose of this thesis was to evaluate the usage of the action sport camera (ASC) for three-dimensional (3D) kinematic analysis. In the first study the aim was to evaluate the effect of different acquisition strategies on the calibration protocol of the ASC and how this affects the three-dimensional accuracy. Two GoPro Hero3+ Black (frequency: 60Hz; image resolutions: 1280×720/1920×1080 pixels) were located underwater into a swimming pool, surveying a working volume of about 6m 3 . A two-step custom calibration procedure, consisting in the acquisition of one static triad and one moving wand, carrying nine and one spherical passive markers, respectively, was implemented. After assessing camera parameters, a rigid bar, carrying two markers at known distance, was acquired in several positions within the working volume. The average error upon the reconstructed inter-marker distances was less than 2.5mm (1280×720) and 1.5mm (1920×1080). The results of this study demonstrate that the calibration of underwater ASC is feasible enabling quantitative kinematic measurements with accuracy comparable to traditional motion capture systems. In the second study the aim was to evaluate the reconstruction accuracy three-dimensional from the acquisition configurations allowed by the cameras (different image resolutions, fields of view and acquisition frequencies) in in-air (laboratory) and underwater (swimming pool) movements. In order to calibrate the camera stereo pair, black spherical markers placed on two calibration tools, used both in-air and underwater, and a two-step nonlinear optimization were exploited. The 3D reconstruction accuracy of testing markers and the repeatability of the estimated camera parameters accounted for system performance. For both environments, statistical tests were focused on the comparison of the different camera configurations. Then, each camera configuration was compared across the two environments. And it was demonstrated an applicability of obtaining underwater kinematic variables. In all assessed resolutions, and in both environments, the reconstruction error (true distance between the two testing markers) was less than 3mm and the error related to the working volume diagonal was in the range of 1:2000 (3×1.3×1.5m 3 ) to 1:7000 3 (4.5×2.2×1.5m ) in agreement with the literature. Statistically, the 3D accuracy obtained in the in-air environment was poorer (p<10 -5 ) than the one in the underwater environment, across all the tested camera configurations. Related to the repeatability of the camera parameters, we found a very low variability in both environments (1.7% and 2.9%, in-air and underwater). In the swimming kinematic evaluation it was possible to reconstruct the underwater trajectory of the freestyle. A stroke standard maintenance was identified throughout the swim and a technique compared to the model proposed in the literature. This result encourage the use of ASC technology to perform quantitative reconstruction both in-air and underwater environments. In the third study the aim was to evaluate, in laboratory condition, the precision, accuracy and kinematic data of the ASC cameras and to compare to a commercial system of 3D motion analysis. Four GoPro Hero3+ Black cameras (frequency: 120Hz, image resolution: 1280×720 pixels) and four ViconMX40 cameras (frequency: 120Hz, image resolution: 2353×1728 pixels) were compared. For the camera calibration, the tools and the procedure recommended by Vicon (Oxford Metrics Ltd., UK) were used. The system performance was represented by the precision and accuracy in the 3D reconstruction of the markers and by the acquisition of the gait and jump kinematic data. Although high correlations (r = 0.99) and deviations (bias) of less than 3 mm were found, both systems showed a systematic difference confirmed by the bias statistically significant. Regarding accuracy, a difference between the two systems was found with an error of 8 to 10 times higher for the ASC cameras. Despite these results, no differences were found between the kinematic data. This suggests that although the commercial system Vicon has obtained better performance than the system with ASC camera, as was expected, in practical terms, the differences were not significant for obtaining kinematic parameters. The main objective of a system is the motion analysis and, in this way, the ASC proved to be feasible in the evaluation of the 3D kinematics of the human movements. In the fourth study the aim was to evaluate the accuracy parameters of the 3D reconstruction and the kinematic data provided by optoelectronic cameras and ASC cameras, set in motion. Experimentally the cameras were fixed in a rolling rigid structure (4.4×4×2.5m 3 ) and the data were acquired simultaneously by the two types of cameras. A rigid bar test and human gait were acquired to evaluate the 3D reconstruction accuracy and to calculate the gait linear and angular variables. Algorithms were developed to do the translation of the global coordinate system from reference points arranged on the floor of a 40 meter track runner, according as the cameras and the structure were moving. As a preliminary result, it is important to highlight that the percentage error found (1%) by ASC cameras is comparable to the error found in acquisitions with the static system, as seen in the article 3 of this dissertation. Regarding the kinematic data, it is noteworthy the capture of approximately 18 stride cycles in a single acquisition, an important fact to be considered in order to define a movement pattern. In addition, the two kinematic evaluation systems found close values for the variables analyzed. The article is still being finalized, however, it suggests that when evaluating movements in horizontal displacement of approximately 40 meters, it is feasible to use ASC to reconstruct three-dimensionally a natural gait, not delimited to the laboratory. In conclusion, this dissertation suggests that the ASC are feasible to evaluate human movements three-dimensionally.

Tese (doutorado)—Universidade de Brasília, Faculdade de Tecnologia, Departamento de Engenharia Elétrica, 2016. / Submitted by Camila Duarte (camiladias@bce.unb.br) on 2017-01-23T13:54:52Z No. of bitstreams: 1 2016_RobertodeSouzaBaptista.pdf: 4876693 bytes, checksum: 85fa8f167eb908e08b5bf946b03e66bd (MD5) / Approved for entry into archive by Raquel Viana(raquelviana@bce.unb.br) on 2017-03-22T16:56:57Z (GMT) No. of bitstreams: 1 2016_RobertodeSouzaBaptista.pdf: 4876693 bytes, checksum: 85fa8f167eb908e08b5bf946b03e66bd (MD5) / Made available in DSpace on 2017-03-22T16:56:57Z (GMT). No. of bitstreams: 1 2016_RobertodeSouzaBaptista.pdf: 4876693 bytes, checksum: 85fa8f167eb908e08b5bf946b03e66bd (MD5) / Desenvolvimentos recentes na tecnologia de sensores portáteis estão trazendo dispositivos de medição de movimento humano para atividades cotidianas. Esses sensores fornecem aos usuários finais e profissionais de biomecânica uma quantidade de dados sem precedentes. Além disso, eles proporcionam o desenvolvimento de novas tecnologias em próteses inteligentes e sistemas de interação homem-máquina. No entanto, há uma falta de técnicas para extrair automaticamente as medições indiretas - tais como duração do movimento, amplitude ou coordenação motora - a partir desses dados. Medidas indiretas são necessárias para o reconhecimento, avaliação e análise do movimento humano, e são geralmente extraídas manualmente por meio de inspeção visual por um profissional de biomecânica. Esta tese propõe um novo método para a avaliação automática de movimentos humanos que executa segmentação e extração de parâmetros de desempenho motor (isto é, medições indiretas) em séries temporais de medições de uma seqüência de movimentos humanos. Utilizamos os elementos de um modelo de Sistema Dinâmico Linear Chaveado como blocos de construção para traduzir definições e procedimentos formais da análise tradicional do movimento humano. Nossa abordagem fornece um método para os usuários sem experiência em processamento de sinal para criar modelos para movimentos usando conjunto de dados rotulado e mais tarde empregá-lo para a avaliação automática. Validamos nossa estrutura de testes preliminares envolvendo seis sujeitos adultos saudáveis que executaram movimentos comuns em testes funcionais e sessões de exercícios de reabilitação, como sentar-e-levantar e elevação lateral dos braços, e cinco sujeitos idosos, dois com mobilidade limitada, que executaram o movimento de levantar-se da posição sentada. O método proposto foi aplicado em sequências de movimento aleatório para o duplo propósito de segmentação de movimento (precisão de 72-100%) e avaliação de desempenho motor (erro médio de 0-12%). / Recent developments in portable sensor technology are bringing human movement measurement devices to everyday activities. These sensors provide end users and biomechanists with unprecedented amount of data. Besides, they allow novel technologies in intelligent prosthesis and human-machine interaction systems to emerge. However, there is a lack of techniques to automatically extract indirect measurements - such as movement duration, amplitude or motor coordination - from these data. Indirect measures are necessary for recognition, assessment and analysis of human movement, and are usually extracted manually through visual inspection by a biomechanist. This thesis proposes a novel framework for automatic human movement assessment that executes segmentation and motor performance parameter extraction (i.e. indirect measurements) in time-series of measurements from a sequence of human movements. We use the elements of a Switching Linear Dynamic System model as building blocks to translate formal definitions and procedures from traditional human movement analysis. Our approach provides a method for users with no expertise in signal processing to create models for movements using labeled dataset and later employ it for automatic assessment. We validated our framework on preliminary tests involving six healthy adult subjects that executed common movements in functional tests and rehabilitation exercise sessions, such as sit-to-stand and lateral elevation of the arms, and five elderly subjects, two of which with limited mobility, that executed the sit- to-stand movement. The proposed method worked on random motion sequences for the dual purpose of movement segmentation (accuracy of 72-100%) and motor performance assessment (mean error of 0- 12%).

Orientador: Franco Giuseppe Dedini / Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Mecanica / Made available in DSpace on 2018-07-22T23:33:42Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Forti_AntonioWagner_M.pdf: 9186148 bytes, checksum: 20790d382a88e251be2b7ffed3540ed8 (MD5) Previous issue date: 1997 / Resumo: O objetivo deste trabalho é mostrar as vantagens de usar uma Transmissão Continuamente Variável por Tração (TD-CVT) em bicicletas. Tal proposta, está baseada em estudos que mostram a influência da freqüência de pedalar e da potência produzida na prática do ciclismo. O sistema estudado (ciclista+bicicleta+transmissão) é descrito pelas equações de Lagrange do movimento. Simulações numéricas de três diferentes tipos de trajetos, e dois valores de potência fornecidos ao sistema, são usados para comparar a performance de diferentes tipos de transmissões escalonadas disponíveis para bicicletas, e bicicletas utilizando CVT's. Curvas de energia gasta, tempo, energia/tempo e energia x tempo são usadas para comparar o desempenho das transmissões. Quanto as TD-CVT's, elas transferem potência mecânica de uma fonte para a carga através de elementos rolantes em contato com um filme de fluido de tração; operam com alta tensão nos contatos; e, o cálculo de sua vida para um dado número de ciclos de tensão sem ocorrer falhas está relacionado a uma probabilidade. Por isso, a maioria das TDCVT são projetadas para trabalharem um certo número de horas com uma determinada velocidade e carga de operação, com uma probabilidade de sobrevivência de 90%. Uma análise da vida por fadiga para TD-CVT, baseada na teoria de fadiga de Lundberg-Palmgren, foi usada para calcular o tempo de vida de uma TD-CVT tipo esfera e cone para bicicletas, levando em consideração os efeitos do tipo de trajeto e da potência fornecida ao sistema / Abstract: The objective of this work is to show the advantages of using a Continuously Variable Transmission Traction Drive (TD-CVT) in bicycles.The proposal of a TD-CVT for bicycle, is based on studies that show the influence of pedaling rate and power output on energy expenditure in bicycling. The system studied (rider+bicyl1e+transmission) is described by the Lagrange's Equations of Motion. Numerical simulations for three different types of route and two values of power are used to compare the performance of different types of step-variable transmission of commercial bicycle sand the CVT-based bicycles.The curves of spent energy, time, the ratio energy/time and the product energy and time are used to compare the performance of these transmissions. TD-CVT' s transfer mechanical power from a source to a load efficiently by means of metal rollers running on a film of traction fluid against mating metal rollers. A TD-CVT operates in the high-contact-stress, and the achievement of a given number of stress repetitions without failures can only be assigned a probability. So most drives are rated against the 90% probability of surviving the number of stress repetitions associated with the rated number of hours of operation at the rated speed and load. A contact fatigue life analysis for traction drives based on modified Lundberg-Palmgren fatigue theory is used to predict life time for a ball-cone TD-CVT on a bicycle,taking into account the effects of kind of route and power output that supply the system / Mestrado / Mecanica dos Sólidos e Projeto Mecanico / Mestre em Engenharia Mecânica

Orientador : Anita Liberalesso Neri / Tese (doutorado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Educação / Made available in DSpace on 2018-07-13T22:27:40Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Rebelatto_JoseRubens_D.pdf: 9625805 bytes, checksum: 5ea69c72ca5125603ccf8fa49f25cb1b (MD5) Previous issue date: 1991 / Doutorado

Orientador: Hans Ingo Weber / Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Mecanica / Made available in DSpace on 2018-07-22T16:46:12Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Menegaldo_LucianoLuporini_M.pdf: 10582841 bytes, checksum: c428ba1320f8aa3abc90149335b8ab75 (MD5) Previous issue date: 1997 / Resumo: O desenvolvimento de próteses neurais para pacientes com lesões crônicas no sistema nervoso central, bem como o estudo do controle motor em pessoas normais, pode encontrar em ferramentas de simulação computacional importantes subsídios. Este trabalho, atendo-se à dinâmica e ao controle da postura em seres humanos, procurou desenvolver uma série de modelos que incorporassem: a mecânica de corpos rígidos, a dinâmica da contração muscular e da excitação neural e um modelo da geometria músculo-esquelética associado. Foi estabelecida uma metodologia para o projeto de um controlador, utilizando o método do LQR, e a matriz pseudo-inversa na distribuição, entre os atuadores músculo-tendíneos dos torques de controle, empregando um modelo inverso da dinâmica da contração. Os resultados de simulações para condições iniciais mostram alguns efeitos da variação das matrizes de ponderação do LQR. Discute-se em seguida o padrão de coordenação muscular obtido / Abstract: Neural prostheses and motor control studies may find in computational simulation studies helpful aids. This work, focusing on human postural dynamics and control, looked for developing a series of models that should include: rigid body mechanics, muscular contraction and neural excitation dynamics, and also an associated geometric musculoskeletal modeI. A methodology for controller design was established, using the LQR approach, and the pseudoinverse matrix for distribution of control torques among redundant musculotendon actuators, employing also an inverse model of muscular contraction dynamics. Results shows some effects on simulations for initial conditions, with LQR weight matrix variations. Muscular coordination pattem is dicussed. / Mestrado / Mecanica dos Sólidos e Projeto Mecanico / Mestre em Engenharia Mecânica

O advento de novas tecnologias tem contribuído para avanços na captura de movimento e sua aplicação exercícios físicos. A utilização da tecnologia de captura de movimentos é atrativa devido a seu baixo custo de aquisição de hardware. Os tratamentos convencionais em fisioterapia são, na sua maioria, de longa duração e repetitivos, o que faz o paciente encarar como algo cansativo e desestimulante, percepção essa que interfere na eficácia terapêutica. Com relação ao levantamento de peso, os jovens atletas têm lesões que podem deixá-los de fora das competições, e algumas destas lesões pode ocorrer devido à falta dos princípios básicos do treinamento do peso. Um sistema de monitoramento pode proporcionar um melhor controle dos pacientes/atletas durante a sessão de tratamento ou treinamento, por meio da monitorização contínua. Esta dissertação apresenta um software para área da fisioterapia e levantamento de peso olímpico, visando auxiliar o fisioterapeuta/treinador no monitoramento dos exercícios executados pelos pacientes/atletas. O BH-Tracking - BioHealth Tracking está disponível, inclusive seu código fonte, sob a licença GNU GPL (General Public License). O software foi implementado com tecnologias de controle por gestos, mapeando o corpo do paciente/atleta e rastreando o exercício durante sua execução. A base do seu funcionamento está no sistema de validação do exercício por comparação de ângulos e referências dos pontos corporais, com modelos de movimentos corretos previamente armazenados. O software fornece, também, o feedback da evolução do paciente ou do atleta analisado, comparando os movimentos de um mesmo exercício ao longo do tratamento/treinamento. / The advent of new technologies has contributed to advances in motion capture and its physical exercise application. The use of motion capture technology is attractive due to its low cost of hardware acquisition. Conventional treatments in physiotherapy are, for the most part, longlasting and repetitive, which makes the patient see it as tiring and discouraging, a perception that interferes with therapeutic efficacy. With regard to weight lifting, young athletes have injuries that may leave them out of competitions, and some of these injuries may occur due to lack of basic principles of weight training. A monitoring system can provide better patient/athlete control during the treatment or training session through continuous monitoring. This dissertation presents software for the area of physiotherapy and Olympic weightlifting, aiming to assist the physiotherapist/coach in monitoring the exercises performed by the patients/athletes. BHTracking - BioHealth Tracking is available, including its source code, under the GNU General Public License (GPL). The software was implemented with gesture control technologies, mapping the patient/athlete’s body and tracking the exercise during its execution. The basis of its functioning is in the system of validation of the exercise by comparison of angles and references of the body points, with models of correct movements previously stored. The software also provides feedback on the evolution of the patient or athlete analyzed, comparing the movements of the same exercise throughout the treatment/training.

O objetivo desta pesquisa é a captura, detecção e classificação de movimentos humanos anormais (tremores, vibrações, espasmos e contrações musculares) e movimentos normais do cotidiano. Um dispositivo não invasivo, desenvolvido pelos alunos de iniciação científica do CPGEI-UTFPR, baseado no componente integrado eletrônico acelerômetro, foi colocado no pulso de voluntários para a captura dos movimentos objetos de estudo. Todos os experimentos foram realizados no laboratório Biota da UTFPR. Os movimentos andando, correndo, aceno de tchau, batendo palmas e tremores foram capturados de 5 voluntários adultos. Um pré-processamento off-line é efetuado por um programa desenvolvido na linguagem Matlab 6.5, o qual extrai as principais características que devem refletir a amplitude, intensidade e frequência de cada movimento e fornecer um arquivo contendo os padrões supervisionados. Utilizou-se uma rede neural fuzzy do tipo FAN (Free Associative Neuron) e uma rede neural MLP (Multi-Layer Perceptron), para classificar um banco de dados contendo um total de 375 padrões, dos quais 250 padrões (50 de cada movimento) para a fase de treinamento e 125 padrões (25 de cada movimento) para a fase de validação dos dados. Os percentuais de acerto médio obtidos na classificação dos dados capturados de 5 indivíduos foram de 81,6% para a rede neural FAN e 72,6% para a rede MLP. Outro experimento foi realizado para capturar os mesmos movimentos do estudo anterior, provenientes de um único indivíduo. De um total de 2100 padrões, 1500 foram utilizados para treinamento (300 de cada movimento) e 600 padrões (120 de cada movimento) para a validação dos dados. Os percentuais de acerto médio na classificação dos dados foram de 98,2% para a rede neural FAN e 96,7% para a rede neural MLP observando-se uma melhora significativa nos resultados. Um último experimento foi realizado acrescentando ao banco de dados mais alguns movimentos executados por um único indivíduo: penteando, aparafusando, círculos, socos no ar e coçando a perna. Os percentuais de acerto médio obtidos na classificação dos dados foram de 99,3% para a rede neural FAN e 99,1% para a rede neural MLP. Os resultados da classificação dos dados para um total de 10 movimentos e padrões elaborados com 13 características foram obtidos baseando-se em um banco de dados contendo um total de 4200 padrões, dos quais 3000 padrões (300 de cada movimento) para a fase de treinamento e 1200 padrões (120 de cada movimento) para a fase de validação dos dados. Neste experimento houve uma melhora ainda mais significativa na classificação dos dados, tendo em vista o acréscimo de 3 novas características aos padrões de treinamento: valores posturais (offset) extraídos dos sinais referentes aos eixos x, y e z do acelerômetro. / The aim of this research is the capture, detection and classification of abnormal human movements (tremors, vibrations, spasms and muscle contractions) and normal movements of everyday life. A non-invasive device, developed by undergraduate students of UTFPR, based on integrated electronic accelerometer, was placed on the wrist of volunteers to capture the movements. All experiments were performed in the laboratory Biota of CPGEI-UTFPR. The movement of walking, running, waving a goodbye, clapping and shaking, were captured in 5 adult volunteers. A pre-processing was done off-line by a program developed using Matlab 6.5, which extracts key features that should reflect the breadth, intensity and frequency of each movement and provide a file containing the standard supervised. We used a fuzzy neural network-type FAN (Free Associative Neuron) and a neural network MLP (Multi-Layer Perceptron) to classify a database containing a total of 375 patterns, of which 250 patterns (50 of each movement) for the training phase and 125 patterns (25 of each movement) to data validation. The average percentage of correct classification of data obtained from 5 individuals, were captured from 81.6% for the neural network FAN and 72.6% for MLP. Another experiment was conducted to capture the same movements in the previous study from a single individual. From a total of 2100 patterns, 1500 were used for training (300 for each movement) and 600 patterns (120 for each movement) for validation. The average percentage of correct classification of the data were 98.2% for the neural network FAN, 96.7% for MLP neural network, observing a significant improvement in the results. A final experiment was performed adding to the database some more movements performed by a single individual: combing, bolting, circles, punching the air and scratching his leg. The average percentage of correct classification of the data obtained were 99.3% for the neural network FAN and 99.1% for MLP neural network. The results of the classification of data for a total of 10 movements and elaborate patterns with 13 features were obtained based on a database containing a total of 4200 patterns, of which 3000 patterns (300 for each movement) for the training and 1200 patterns (120 for each movement) to data validation. In this experiment there was a further improvement in data classification, considering the addition of three new features to the training patterns, postural values (offset) extracted from the signals related to the axes x, y and z of the accelerometer.

O objetivo desta pesquisa é a captura, detecção e classificação de movimentos humanos anormais (tremores, vibrações, espasmos e contrações musculares) e movimentos normais do cotidiano. Um dispositivo não invasivo, desenvolvido pelos alunos de iniciação científica do CPGEI-UTFPR, baseado no componente integrado eletrônico acelerômetro, foi colocado no pulso de voluntários para a captura dos movimentos objetos de estudo. Todos os experimentos foram realizados no laboratório Biota da UTFPR. Os movimentos andando, correndo, aceno de tchau, batendo palmas e tremores foram capturados de 5 voluntários adultos. Um pré-processamento off-line é efetuado por um programa desenvolvido na linguagem Matlab 6.5, o qual extrai as principais características que devem refletir a amplitude, intensidade e frequência de cada movimento e fornecer um arquivo contendo os padrões supervisionados. Utilizou-se uma rede neural fuzzy do tipo FAN (Free Associative Neuron) e uma rede neural MLP (Multi-Layer Perceptron), para classificar um banco de dados contendo um total de 375 padrões, dos quais 250 padrões (50 de cada movimento) para a fase de treinamento e 125 padrões (25 de cada movimento) para a fase de validação dos dados. Os percentuais de acerto médio obtidos na classificação dos dados capturados de 5 indivíduos foram de 81,6% para a rede neural FAN e 72,6% para a rede MLP. Outro experimento foi realizado para capturar os mesmos movimentos do estudo anterior, provenientes de um único indivíduo. De um total de 2100 padrões, 1500 foram utilizados para treinamento (300 de cada movimento) e 600 padrões (120 de cada movimento) para a validação dos dados. Os percentuais de acerto médio na classificação dos dados foram de 98,2% para a rede neural FAN e 96,7% para a rede neural MLP observando-se uma melhora significativa nos resultados. Um último experimento foi realizado acrescentando ao banco de dados mais alguns movimentos executados por um único indivíduo: penteando, aparafusando, círculos, socos no ar e coçando a perna. Os percentuais de acerto médio obtidos na classificação dos dados foram de 99,3% para a rede neural FAN e 99,1% para a rede neural MLP. Os resultados da classificação dos dados para um total de 10 movimentos e padrões elaborados com 13 características foram obtidos baseando-se em um banco de dados contendo um total de 4200 padrões, dos quais 3000 padrões (300 de cada movimento) para a fase de treinamento e 1200 padrões (120 de cada movimento) para a fase de validação dos dados. Neste experimento houve uma melhora ainda mais significativa na classificação dos dados, tendo em vista o acréscimo de 3 novas características aos padrões de treinamento: valores posturais (offset) extraídos dos sinais referentes aos eixos x, y e z do acelerômetro. / The aim of this research is the capture, detection and classification of abnormal human movements (tremors, vibrations, spasms and muscle contractions) and normal movements of everyday life. A non-invasive device, developed by undergraduate students of UTFPR, based on integrated electronic accelerometer, was placed on the wrist of volunteers to capture the movements. All experiments were performed in the laboratory Biota of CPGEI-UTFPR. The movement of walking, running, waving a goodbye, clapping and shaking, were captured in 5 adult volunteers. A pre-processing was done off-line by a program developed using Matlab 6.5, which extracts key features that should reflect the breadth, intensity and frequency of each movement and provide a file containing the standard supervised. We used a fuzzy neural network-type FAN (Free Associative Neuron) and a neural network MLP (Multi-Layer Perceptron) to classify a database containing a total of 375 patterns, of which 250 patterns (50 of each movement) for the training phase and 125 patterns (25 of each movement) to data validation. The average percentage of correct classification of data obtained from 5 individuals, were captured from 81.6% for the neural network FAN and 72.6% for MLP. Another experiment was conducted to capture the same movements in the previous study from a single individual. From a total of 2100 patterns, 1500 were used for training (300 for each movement) and 600 patterns (120 for each movement) for validation. The average percentage of correct classification of the data were 98.2% for the neural network FAN, 96.7% for MLP neural network, observing a significant improvement in the results. A final experiment was performed adding to the database some more movements performed by a single individual: combing, bolting, circles, punching the air and scratching his leg. The average percentage of correct classification of the data obtained were 99.3% for the neural network FAN and 99.1% for MLP neural network. The results of the classification of data for a total of 10 movements and elaborate patterns with 13 features were obtained based on a database containing a total of 4200 patterns, of which 3000 patterns (300 for each movement) for the training and 1200 patterns (120 for each movement) to data validation. In this experiment there was a further improvement in data classification, considering the addition of three new features to the training patterns, postural values (offset) extracted from the signals related to the axes x, y and z of the accelerometer.

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