Análise e classificação online e offline de forma automática do movimento humano de sentar e levantar com informações de IMU

Abstract

O movimento é uma componente essencial para vida humana e pode ser influenciado por diversos fatores, então conhecer e entender o comportamento do corpo é uma área imprescindível de estudo para a ciência. Para o movimento de sentar e levantar, existem alguns parâmetros temporais e de angulação que são capazes de indicar fragilidades do ser humano, mais especificamente relacionadas à área definida entre o tronco e os membros inferiores. Esse trabalho se propõe a realizar a análise e classificação automática do movimento de sentar e levantar, utilizando um banco de dados disponibilizado para pesquisa, a partir de dois métodos de segmentação automática, sendo um offline e o outro online. Para o método de segmentação automática offline, utilizou-se o algoritmo Dynamic Time Warping, o qual realiza uma comparação entre duas séries temporais, sendo uma série de referência e a outra série o alvo, onde a série alvo seria o dado a ser correlacionado à referência para a extração das informações de interesse. Para o método de segmentação automática online, utilizou-se o algoritmo Interacting Multiple Model, o qual utiliza-se de modelos de filtros de Kalman para cada modo do movimento, gerando uma probabilidade de qual modelo melhor representa o estado atual do movimento. Para os dois métodos de classificação, foram realizadas uma comparação com dados segmentados manualmente, extraindo métricas da qualidade dos classificadores utilizados, além das métricas dos movimentos objeto de estudo.