Gait has been an extensively investigated topic in recent years. Through the
analysis of gait it is possible to detect pathologies, which makes this analysis very
important to assess anomalies and, consequently, help in the diagnosis and rehabilitation of patients. There are some systems for analyzing gait, but they are
usually either systems with subjective evaluations or systems used in specialized
laboratories with complex equipment, which makes them very expensive and inaccessible. However, there has been a significant effort of making available simpler
and more accurate systems for gait analysis and classification. This dissertation
reviews recent gait analysis and classification systems, presents a new database
with videos of 21 subjects, simulating 4 different pathologies as well as normal
gait, and also presents a web application that allows the user to remotely access
an automatic classification system and thus obtain the expected classification and
heatmaps for the given input. The classification system is based on the use of gait
representation images such as the Gait Energy Image (GEI) and the Skeleton Gait
Energy Image (SEI), which are used as input to a VGG-19 Convolutional Neural
Network (CNN) that is used to perform classification. This classification system
is a vision-based system. To sum up, the developed web application aims to show
the usefulness of the classification system, making it possible for anyone to access
it.A marcha tem sido um tema muito investigado nos últimos anos. Através
da análise da marcha é possível detetar patologias, o que torna esta análise muito
importante para avaliar anómalias e consequentemente, ajudar no diagnóstico e na
reabilitação dos pacientes. Existem alguns sistemas para analisar a marcha, mas
habitualmente, ou estão sujeitos a uma interpretação subjetiva, ou são sistemas
usados em laboratórios especializados com equipamento complexo, o que os torna
muito dispendiosos e inacessíveis. No entanto, tem havido um esforço significativo com o objectivo de disponibilizar sistemas mais simples e mais precisos para
análise e classificação da marcha. Esta dissertação revê os sistemas de análise
e classificação da marcha desenvolvidos recentemente, apresenta uma nova base
de dados com vídeos de 21 sujeitos, a simular 4 patologias diferentes bem como
marcha normal, e apresenta também uma aplicação web que permite ao utilizador
aceder remotamente a um sistema automático de classificação e assim, obter a classificação prevista e mapas de características respectivos de acordo com a entrada
dada. O sistema de classificação baseia-se no uso de imagens de representação da
marcha como a "Gait Energy Image" (GEI) e "Skeleton Gait Energy Image" (SEI),
que são usadas como entrada numa rede neuronal convolucional VGG-19 que é
usada para realizar a classificação. Este sistema de classificação corresponde a um
sistema baseado na visão. Em suma, a aplicação web desenvolvida tem como finalidade mostrar a utilidade do sistema de classificação, tornando possível o acesso a
qualquer pessoa
