Dissertação (mestrado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico, Programa de Pós-Graduação em Engenharia de Automação e Sistemas, Florianópolis, 2017. / Made available in DSpace on 2017-06-27T04:18:44Z (GMT). No. of bitstreams: 1
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Previous issue date: 2017 / A análise da marcha humana é considerada como uma nova ferramenta biométrica pela capacidade de obter as métricas do corpo à distância. Os identificadores biométricos possuem propriedades que tecnologicamente podem medir e analisar as características do corpo humano, utilizados como forma de identificação e controle de acesso para segurança. O reconhecimento através da apropriada interpretação dos parâmetros da marcha é um problema importante para classificação de padrões. Este trabalho possui como finalidade desenvolver um sistema de processamento de imagens que seja capaz de extrair padrões do movimento para a análise da marcha e apresentar um diagnóstico comparativo entre diferentes tipos de redes neurais, para a aplicação de técnicas que possam determinar a qualidade e eficácia das estatísticas para a identificação humana. Para este objetivo, utilizou-se dados de voluntários a partir do aplicativo desenvolvido em C# com base na análise tridimensional feita pela câmera Kinect da Microsoft, onde é possível identificar o esqueleto humano e extrair automaticamente os parâmetros cinéticos e cinemáticos. Os resultados obtidos revelaram a viabilidade para o processo de extração dos parâmetros da marcha e do reconhecimento do corpo humano.<br> / Abstract : The analysis of human gait is considered as a new biometric tool for the ability to obtain the metrics of the body at a distance. Biometric identifiers have properties that technology can measure and analyze the characteristics of the human body, used as a form of identification and access control for security. The recognition through suitable interpretation of parameters of the gait is a major problem for pattern classification. This work has as purpose to develop an image processing system that is able to extract patterns of movement for gait analysis and to present a comparative diagnosis between different types of neural networks, for applying techniques that can to determine the quality and efficacy of the statistics for human identification. For this objective, we used data from volunteers from the application developed in C# based on three-dimensional analysis made by Microsoft's Kinect camera, where it is possible to identify the human skeleton and automatically extract the kinetic and kinematic parameters. The results obtained proved the feasibility to extraction process of gait parameters and the recognition of the human body.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:repositorio.ufsc.br:123456789/176755 |
| Date | January 2017 |
| Creators | Souza, Alana de Melo e |
| Contributors | Universidade Federal de Santa Catarina, Stemmer, Marcelo Ricardo |
| Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
| Language | Portuguese |
| Detected Language | Portuguese |
| Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis |
| Format | 101 p.| il., gráfs. |
| Source | reponame:Repositório Institucional da UFSC, instname:Universidade Federal de Santa Catarina, instacron:UFSC |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
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