Animação gráfica da marcha humana a partir de dados do Kinect.
dc.contributor.author | Leite, Edmo de Oliveira | |
dc.contributor.author | Assis, Gilda Aparecida de | |
dc.contributor.author | Yared, Glauco Ferreira Gazel | |
dc.date.accessioned | 2023-06-30T19:09:17Z | |
dc.date.available | 2023-06-30T19:09:17Z | |
dc.date.issued | 2021 | pt_BR |
dc.description.abstract | A análise da marcha humana a partir de dados biométricos tem aplicações em áreas como segurança, robótica bioinspirada e saúde. Sensores de movimento de baixo custo, como o Kinect, têm permitido a aquisição de dados biométricos da marcha em ambientes terrestres. Entretanto, esses equipamentos têm limitações que podem impactar na qualidade dos dados. Nesse cenário, diferentes técnicas de processamento de sinais podem ser aplicadas para reduzir o ruído. A visualização desses dados, originais ou processados, muitas vezes é realizada na forma de gráficos, tendo utilidade limitada para profissionais não experientes na análise de sinais. Nesse sentido, a visualização dos dados da marcha em um modelo tridimensional pode contribuir para melhorar a decisão dos profissionais, principalmente da saúde. Este trabalho tem como objetivo realizar a animação da marcha humana em um modelo tridimensional, a partir dos dados coletados pelo sensor Kinect 2.0. Para reduzir o ruído dos dados, foi realizado um pré-processamento com filtros de média móvel e Butterworth. Foram elaborados vídeos das animações conforme as vistas isométrica e lateral, que foram incorporados em um questionário on-line e avaliados em uma pesquisa de campo sobre artificialidade/naturalidade da animação, utilizando-se a técnica de pontuação média de opinião (mean opinion score [MOS]). Um total de 22 participantes, estudantes de computação, respondeu ao questionário on-line. A análise de variância simples (analysis of variance [Anova]) one way mostrou que os vídeos a partir das vistas isométrica e lateral processados com filtro de média móvel (janela = 15 e repetições = 3) que obtiveram maiores valores da métrica MOS foram avaliados como significativamente mais naturais do que outros vídeos, processados ou não. | pt_BR |
dc.description.abstracten | The analysis of human gait from biometric data has applications in areas of safety, bio-inspired robotics, and health. Low-cost motion sensors – for instance, Kinect – have enabled the acquisition of biometric gait data in terrestrial environments. However, these devices have limitations that can impact the quality of the acquired data. In this scenario, different signal processing techniques can be applied to reduce noise. Visualization of this data, whether original or processed, is often performed in the form of graphs, having limited utility for professionals not experienced in signal analysis. In this sense, the visualization of gait data in a three-dimensional model can contribute to better decision-making by professionals, especially in healthcare. This work aims to perform the graphic animation of the human gait in a three-dimensional model from data collected by the Kinect 2.0 sensor. To reduce the noise of the acquired data, pre-processing was performed with the application of moving average and Butterworth filters. Videos of the animations from isometric and side views were created and included in the online questionnaire to evaluate the artificiality/ naturalness of the animation, using the mean opinion score (MOS) technique. A total of 22 participants, undergraduate students of Computer Engineering and Information Systems, answered the online questionnaire. The one-way analysis of variance (ANOVA) statistical test showed that videos from the isometric and side perspectives processed with a moving average filter (window = 15 and repetitions = 3) that obtained higher MOS metric values were evaluated as significantly more natural than the others, processed or not. | pt_BR |
dc.identifier.citation | LEITE, E. de O.; ASSIS, G. A. de; YARED, G. F. G. Animação gráfica da marcha humana a partir de dados do Kinect. Revista Mackenzie de Engenharia e Computação, São Paulo, v. 21, n. 1, p. 219-237, 2021. Disponível em: <https://editorarevistas.mackenzie.br/index.php/rmec/article/view/14880>. Acesso em: 03 maio 2023. | pt_BR |
dc.identifier.doi | https://doi.org/10.5935/RMEC.v21n1p219-237 | pt_BR |
dc.identifier.issn | 1518-7470 | |
dc.identifier.uri | http://www.repositorio.ufop.br/jspui/handle/123456789/16840 | |
dc.language.iso | pt_BR | pt_BR |
dc.rights | aberto | pt_BR |
dc.rights.license | Revista Mackenzie de Engenharia e Computação está sob uma Licença Creative Commons Atribuição 4.0 Internacional (CC BY 4.0). Fonte: Revista Mackenzie de Engenharia e Computação <https://editorarevistas.mackenzie.br/index.php/rmec/about>. Acesso em: 28 mar. 2023. | pt_BR |
dc.subject | Animação | pt_BR |
dc.subject | Kinect | pt_BR |
dc.subject | Human march | pt_BR |
dc.title | Animação gráfica da marcha humana a partir de dados do Kinect. | pt_BR |
dc.title.alternative | Graphic animation of human gait with data collected from the Kinect sensor. | pt_BR |
dc.type | Artigo publicado em periodico | pt_BR |
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