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Usage of KINECT to detect walking problems of elder people

datacite.subject.fosEngenharia e Tecnologia::Engenharia Eletrotécnica, Eletrónica e Informáticapor
dc.contributor.advisorSantos, Nuno Manuel Garcia dos
dc.contributor.advisorPombo, Nuno Gonçalo Coelho Costa
dc.contributor.authorJesus, Pedro Alexandre Lopes de
dc.date.accessioned2019-12-16T16:22:40Z
dc.date.available2019-12-16T16:22:40Z
dc.date.issued2017-11-10
dc.date.submitted2017-10-3
dc.description.abstractThe dissertation addresses the problem in analyzing and detecting the lack of mobility in the elder population, while enabling a rapid intervention by specialized and able people that can help improve their movement quality. In order to achieve a solution to the problem above, we used the motion detection and gestures device named Kinect, developed by Microsoft, which allowed the recording of all the movements performed by a set of randomly selected people, for the purpose of obtaining data that will allow us to further analysis and classification of motor skills on every person. Additionally, it was necessary to create an application that can extract relevant information generated by the video Kinect and treat this information in order to carry out the person movements classification. Thus, the application is divided into three main steps: -Obtaining the XYZ coordinates, for a relevant set of bones of the person skeleton, in all the recorded frames as well as the total duration of the movement itself; -Extracted data treatment and standardization, so it can later be used in the classifier; -Creation of a classifier using neural networks methodology, which uses the standardized data in order to classify the person movement, according to its quality (existence of a mobility deficit or not). Throughout the dissertation will be described every step of the development process, since the proposed solution design until the code of the developed classes.eng
dc.description.abstractA dissertação aborda o problema da análise e deteção de défice de mobilidade em pessoas idosas, com vista a permitir uma intervenção rápida por parte de pessoas especializadas e capazes de ajudar a melhorar a qualidade de movimentação. Por forma a alcançar uma solução ao problema referido, foi utilizado o dispositivo de deteção de movimentos e gestos Kinect, desenvolvido pela empresa Microsoft, que permitiu a gravação de todo os movimentos realizados por um conjunto de pessoas idosas selecionadas aleatoriamente, para efeitos de obtenção de dados que nos permitam a posterior análise e classificação das capacidades motoras de cada indivíduo. Adicionalmente foi necessário a criação de uma aplicação, capaz de extrair informações relevantes dos vídeos gerados pelo Kinect, tratar essas informações de forma a ser possível realizar a classificação dos movimentos dos indivíduos. Assim, a aplicação desenvolvida subdivide-se em três etapas principais: - A obtenção das coordenadas XYZ, para um conjunto relevante de ossos do esqueleto do indivíduo, em todas as frames da gravação e a duração total do movimento em si; - Tratamento dos dados extraídos e normalização dos mesmos, por forma a serem utilizados no classificador; - Criação de um classificador através de redes neuronais, capaz de utilizar os dados normalizados e classificar o movimento do idoso, de acordo com a qualidade do mesmo (existência de um défice de mobilidade ou não). Na dissertação será descrito todo o processo de desenvolvimento, desde a estruturação da solução proposta até às classes desenvolvidas em código.por
dc.identifier.tid202336948
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/10400.6/7838
dc.language.isoengpor
dc.subjectData Normalizationpor
dc.subjectJ2kpor
dc.subjectKinectpor
dc.subjectMovement Analysispor
dc.subjectMovement Feature Selectionpor
dc.subjectNeural Networkpor
dc.subjectSkeleton Feature Extractionpor
dc.titleUsage of KINECT to detect walking problems of elder peoplepor
dc.typemaster thesis
dspace.entity.typePublication
oaire.awardURIinfo:eu-repo/grantAgreement/FCT/3599-PPCDT/PEst-OE%2FEEI%2FLA0008%2F2013/PT
oaire.awardURIinfo:eu-repo/grantAgreement/FCT/5876/UID%2FEEA%2F50008%2F2013/PT
oaire.fundingStream3599-PPCDT
oaire.fundingStream5876
project.funder.identifierhttp://doi.org/10.13039/501100001871
project.funder.identifierhttp://doi.org/10.13039/501100001871
project.funder.nameFundação para a Ciência e a Tecnologia
project.funder.nameFundação para a Ciência e a Tecnologia
rcaap.rightsopenAccesspor
rcaap.typemasterThesispor
relation.isProjectOfPublicationf575fa0e-031a-4870-adc0-c6412274c4c8
relation.isProjectOfPublication6051e784-a228-452a-ad8e-90f4372bc6bf
relation.isProjectOfPublication.latestForDiscoveryf575fa0e-031a-4870-adc0-c6412274c4c8
thesis.degree.name2º Ciclo em Engenharia Informáticapor

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