Herramientas de software aplicadas a la educación física: objeto de aprendizaje Kinovea

En la actualidad, el avance tecnológico se encuentra presente en numerosas áreas siendo el deporte una de ellas. Por su intermedio, el estudio de la performance del atleta puede ser realizado con mayor precisión. La tecnología es una herramienta fundamental no sólo para registrar información sino para facilitar su comprensión y ayudar a la toma de decisiones. Las herramientas de software permiten registrar objetiva y periódicamente las actividades realizadas. Del análisis de estas mediciones pueden identificarse claramente los avances y/o retrocesos en el rendimiento del deportista. En este artículo se describen dispositivos y aplicaciones de software relacionados con el registro automático de las distintas acciones y/o procesos biológicos del deportista durante la actividad física. Además, con el objeto de facilitar el acceso y motivar el uso de estas aplicaciones, se ha desarrollado un Objeto de Aprendizaje para enseñar la herramienta Kinovea a través de la cual pueden extraerse datos de videos deportivos y utilizarlos para generar una base de datos. Dicha información permitirá llevar un registro del desempeño del deportista para su análisis posterior

Herramientas de software aplicadas a la educación física: objeto de aprendizaje Kinovea

En la actualidad, el avance tecnológico se encuentra presente en numerosas áreas siendo el deporte una de ellas. Por su intermedio, el estudio de la performance del atleta puede ser realizado con mayor precisión. La tecnología es una herramienta fundamental no sólo para registrar información sino para facilitar su comprensión y ayudar a la toma de decisiones. Las herramientas de software permiten registrar objetiva y periódicamente las actividades realizadas. Del análisis de estas mediciones pueden identificarse claramente los avances y/o retrocesos en el rendimiento del deportista. En este artículo se describen dispositivos y aplicaciones de software relacionados con el registro automático de las distintas acciones y/o procesos biológicos del deportista durante la actividad física. Además, con el objeto de facilitar el acceso y motivar el uso de estas aplicaciones, se ha desarrollado un Objeto de Aprendizaje para enseñar la herramienta Kinovea a través de la cual pueden extraerse datos de videos deportivos y utilizarlos para generar una base de datos. Dicha información permitirá llevar un registro del desempeño del deportista para su análisis posterior.Eje: Tecnología en Educación.Red de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Herramientas de software aplicadas a la educación física: objeto de aprendizaje Kinovea

En la actualidad, el avance tecnológico se encuentra presente en numerosas áreas siendo el deporte una de ellas. Por su intermedio, el estudio de la performance del atleta puede ser realizado con mayor precisión. La tecnología es una herramienta fundamental no sólo para registrar información sino para facilitar su comprensión y ayudar a la toma de decisiones. Las herramientas de software permiten registrar objetiva y periódicamente las actividades realizadas. Del análisis de estas mediciones pueden identificarse claramente los avances y/o retrocesos en el rendimiento del deportista. En este artículo se describen dispositivos y aplicaciones de software relacionados con el registro automático de las distintas acciones y/o procesos biológicos del deportista durante la actividad física. Además, con el objeto de facilitar el acceso y motivar el uso de estas aplicaciones, se ha desarrollado un Objeto de Aprendizaje para enseñar la herramienta Kinovea a través de la cual pueden extraerse datos de videos deportivos y utilizarlos para generar una base de datos. Dicha información permitirá llevar un registro del desempeño del deportista para su análisis posterior.Eje: Tecnología en Educación.Red de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Adversarial Variational Embedding for Robust Semi-supervised Learning

Semi-supervised learning is sought for leveraging the unlabelled data when labelled data is difficult or expensive to acquire. Deep generative models (e.g., Variational Autoencoder (VAE)) and semisupervised Generative Adversarial Networks (GANs) have recently shown promising performance in semi-supervised classification for the excellent discriminative representing ability. However, the latent code learned by the traditional VAE is not exclusive (repeatable) for a specific input sample, which prevents it from excellent classification performance. In particular, the learned latent representation depends on a non-exclusive component which is stochastically sampled from the prior distribution. Moreover, the semi-supervised GAN models generate data from pre-defined distribution (e.g., Gaussian noises) which is independent of the input data distribution and may obstruct the convergence and is difficult to control the distribution of the generated data. To address the aforementioned issues, we propose a novel Adversarial Variational Embedding (AVAE) framework for robust and effective semi-supervised learning to leverage both the advantage of GAN as a high quality generative model and VAE as a posterior distribution learner. The proposed approach first produces an exclusive latent code by the model which we call VAE++, and meanwhile, provides a meaningful prior distribution for the generator of GAN. The proposed approach is evaluated over four different real-world applications and we show that our method outperforms the state-of-the-art models, which confirms that the combination of VAE++ and GAN can provide significant improvements in semisupervised classification.Comment: 9 pages, Accepted by Research Track in KDD 201

Game Theory Solutions in Sensor-Based Human Activity Recognition: A Review

The Human Activity Recognition (HAR) tasks automatically identify human activities using the sensor data, which has numerous applications in healthcare, sports, security, and human-computer interaction. Despite significant advances in HAR, critical challenges still exist. Game theory has emerged as a promising solution to address these challenges in machine learning problems including HAR. However, there is a lack of research work on applying game theory solutions to the HAR problems. This review paper explores the potential of game theory as a solution for HAR tasks, and bridges the gap between game theory and HAR research work by suggesting novel game-theoretic approaches for HAR problems. The contributions of this work include exploring how game theory can improve the accuracy and robustness of HAR models, investigating how game-theoretic concepts can optimize recognition algorithms, and discussing the game-theoretic approaches against the existing HAR methods. The objective is to provide insights into the potential of game theory as a solution for sensor-based HAR, and contribute to develop a more accurate and efficient recognition system in the future research directions

Deep Learning for Sensor-based Human Activity Recognition: Overview, Challenges and Opportunities

The vast proliferation of sensor devices and Internet of Things enables the applications of sensor-based activity recognition. However, there exist substantial challenges that could influence the performance of the recognition system in practical scenarios. Recently, as deep learning has demonstrated its effectiveness in many areas, plenty of deep methods have been investigated to address the challenges in activity recognition. In this study, we present a survey of the state-of-the-art deep learning methods for sensor-based human activity recognition. We first introduce the multi-modality of the sensory data and provide information for public datasets that can be used for evaluation in different challenge tasks. We then propose a new taxonomy to structure the deep methods by challenges. Challenges and challenge-related deep methods are summarized and analyzed to form an overview of the current research progress. At the end of this work, we discuss the open issues and provide some insights for future directions