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http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/34633
Título: | Avaliação de exercício físico em filmagens utilizando redes neurais artificiais |
Título(s) alternativo(s): | Assessment of physical exercise in footage using artificial neural networks |
Autor(es): | Visentin, Giancarlo |
Orientador(es): | Silva, Hamilton Pereira da |
Palavras-chave: | Inteligência artificial Aprendizado do computador Processamento de imagens - Técnicas digitais Artificial intelligence Machine learning Image processing - Digital techniques |
Data do documento: | 17-Nov-2023 |
Editor: | Universidade Tecnológica Federal do Paraná |
Câmpus: | Medianeira |
Citação: | VISENTIN, Giancarlo. Avaliação de exercício físico em filmagens utilizando redes neurais artificiais. 2024. Trabalho de Conclusão de Curso (Bacharelado em Ciência da Computação) - Universidade Tecnológica Federal do Paraná, Medianeira, 2023. |
Resumo: | Atualmente, o interesse pela saúde e bem-estar impulsiona a prática frequente de atividades físicas, refletindo no aumento da procura por academias. Este estudo propõe avaliar como um sistema computacional, utilizando tecnologias de inteligência artificial como aprendizado de máquina, redes neurais e visão computacional, pode predizer a execução de exercícios por meio de uma câmera digital. A metodologia envolve a coleta de dados durante a prática de exercícios específicos, processamento por algoritmos avançados e análise de padrões de movimento. Espera-se que os resultados contribuam para a otimização do desempenho físico, minimizando riscos e aprimorando a eficácia dos treinos. |
Abstract: | Currently, interest in health and well-being drives the frequent practice of physical activities, reflected in the increased demand for gyms. This study proposes to evaluate how a com putational system, using artificial intelligence technologies such as machine learning, neural networks and computer vision, can predict the execution of exercises using a digital camera. The methodology involves collecting data during the practice of specific exercises, processing by advanced algorithms and analyzing movement patterns. The results are expected to contribute to optimizing physical performance, minimizing risks and improving the effectiveness of training. |
URI: | http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/34633 |
Aparece nas coleções: | MD - Ciência da Computação |
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