Resumen

Seguir los movimientos del cuerpo en un entorno natural de vida de una persona es una tarea desafiante. Esta información de seguimiento se puede utilizar como parte de la detección de anomalías en los patrones de movimiento o como parte de un entorno de monitoreo remoto. La información de seguimiento se puede mapear y visualizar utilizando un modelo de avatar virtual de la persona rastreada. Este artículo presenta un estudio experimental novedoso inicial sobre el uso de un sistema de seguimiento corporal basado en aprendizaje profundo disponible comercialmente y que utiliza un sensor RGB-D para la reconstrucción de un modelo humano virtual. Realizamos nuestro estudio en un entorno interior bajo condiciones naturales. Para estudiar el rendimiento del rastreador, estudiamos experimentalmente la salida del rastreador, que se presenta en forma de una estructura de datos de esqueleto (figura de palo) en varias condiciones para observar su robustez e identificar sus desventajas. Además, mostramos y estudiamos cómo el modelo genérico puede ser mapeado para la reconstrucción del modelo humano virtual. Se encontró que el enfoque

• Materias:Evaluación de la telerreumatología Aplicación móvil gamificada Aplicación Mobile Health Redes de almacenamiento
• Subjects:Telerheumatology assessment Gamified mobile application Mobile Health Application Storage networks
• Palabras claves:Seguimiento de movimientos; Sistema de seguimiento corporal; Modelo de avatar virtual; Aprendizaje profundo; Sensor RGB-D; Datos de esqueleto
• Keywords:Tracking movements; Body tracking system; Virtual avatar model; Deep-learning; RGB-D sensor; Skeleton data