Identification of Human Body Poses to Characterize and Obtain Movement Information

En este Documento, se estudia la clasificación de poses y movimiento del cuerpo humano. Se construyó una red neuronal convolusional para abordar el problema de clasificación, en donde se definieron 3 poses ideales a clasificar. Se logró una precisión del 84.78% para la identificación de las poses. Se ubicaron en cada una de las poses identificadas, descriptores de para extraer información de movimiento en una secuencia de imágenes. Se definió un marco de estudio que analiza la ubicación de los descriptores ubicados en las áreas de cabeza, torso, brazos y piernas. En donde esta actividad logro un 82.35% de precisión de ubicación en áreas de cabeza y torso, usando este modelo se pudo clasificar el movimiento humano, en donde se ven resultados significativos, cuando se tiene un entorno controlado.Introducción Materiales y Métodos Resultados Conclusiones ReferenciasThis paper, studies human poses classification and human body movement. It was built a convolutional neural network to approach the problem of classification, who they were defined 6 ideal poses to classify. The approach has the advantage of reasoning about pose in a controlled, with an 84.78% of precision. For each pose, a descriptor was located in an area of the human body, were the movement is high. The different descriptors was located in head, torso, arms and legs, were the activity recognition approach an 82.35% of precision.Pregrad