Gait analysis of smart phones with the help of the accelerometer sensor

Spor alanlarında insan hareketlerini ölçme yeteneği performans ölçüm ve gelişimi için önemli konular arasındadır. Bu durum aynı zamanda klinik değerlendirmelerin de önemli bir parçasıdır. Özellikle elektromanyetik sistemler insan hareketlerini değerlendirmek için en yaygın kullanılan yöntemler arasında yer alır. Buradaki çalışmada 100 metre uzunluğunda bir koridorda 50 farklı kişinin yürüme verileri kullanılmıştır. Yürüme verileri akıllı telefon için geliştirilen bir yazılım ile ivmeölçer sensöründen elde edilmiştir. Verilere üç boyutlu Local Binary Pattern (LBP) yöntemi uygulanmış ve toplam 768 öznitelik çıkarılmıştır. Farklı sınıflandırma algoritmaları ile testler yapılmış ve Subspace KNN ile %97,2 başarılı sınıflandırma elde edilmiştir. Cinsiyete göre yapılan sınıflandırmada ise %99,7 başarılı sınıflandırma elde edilmiştir. Bu yöntem ile yürüme bozukluğu tespitinde yüksek maliyetli cihazlar yerine daha ekonomik yöntemler geliştirileceği düşünülmektedir.The ability to measure human movements in sports fields is among the important issues for performance measurement and development. This instance is also an important part of clinical evaluations. Electromagnetic systems are among the most widely used methods to evaluate human movements. In this study, walking data of 50 different people were used in a 100-meter-long corridor. The walking dataset was obtained from the accelerometer sensor with a software developed for the smartphone. Three-dimensional Local Binary Pattern (LBP) method was applied to the dataset and a total of 768 features were generated. Datasets were made with different classification algorithms and 97.2% successful classification was achieved with Subspace KNN. In the classification according to gender, 99.7% successful classification was obtained. With this method, it is thought that more economical methods will be developed instead of high-cost devices in detecting gait disorders

Determinación del perfil antropométrico en secuencia de video

La obtención del perfil antropométrico en secuencias de video es un problema abierto que representa un gran desafío en la visión por computadora. Esta información es útil para fines estadísticos o hasta en el reconocimiento de personas en videos de vigilancia; ya que estas características suelen utilizarse como descriptores semánticos. Hasta ahora, el mejor rendimiento se puede lograr mediante el uso de cámaras 3D, pero este enfoque requiere de hardware especial. Otros enfoques 2D logran buenos resultados en situaciones normales, pero fallan cuando la persona usa ropa suelta, lleva bolsas o el ángulo de la imagen cambia ya que se basan en el cálculo de bordes, siluetas, o la energía de la persona en la imagen. Este trabajo tiene como objetivo proporcionar una nueva metodología de obtención de características humanas basada en la creación de un esqueleto virtual para cada individuo a partir de imágenes y vídeo en 2D, luego se miden las distancias entre algunos puntos del esqueleto, y funcionan como entrada de un clasificador que determina su género. Esto mejora los resultados en comparación con otros algoritmos para el mismo fin, ya que la ropa, las bolsas y el ángulo de la imagen afectan poco al proceso de esqueletización