Classificação de Manobras de Skate por Machine Learning - Kluge, Nicholas;Araujo, Marlise
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Skate é uma das culturas mais populares no Brasil, com mais de 8.5 milhões de adeptos. O movimento esportivo atualmente se encontra em uma fase de grande crescimento, dada inclusive a estréia da modalidade nos Jogos Olímpicos em Tóquio 2020. O presente estudo teve como objetivo desenvolver técnicas de detecção e classificação de manobras de Street Skate, utilizando sensores inerciais IMU (Inertial Module Unit) e Redes Neurais Artificiais (RNA). Aprendizado de máquina é uma podersoa ferramenta na classificação de padrões de movimento complexos, contanto que os classificadores sejam arquitetados…mehr

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Produktbeschreibung
Skate é uma das culturas mais populares no Brasil, com mais de 8.5 milhões de adeptos. O movimento esportivo atualmente se encontra em uma fase de grande crescimento, dada inclusive a estréia da modalidade nos Jogos Olímpicos em Tóquio 2020. O presente estudo teve como objetivo desenvolver técnicas de detecção e classificação de manobras de Street Skate, utilizando sensores inerciais IMU (Inertial Module Unit) e Redes Neurais Artificiais (RNA). Aprendizado de máquina é uma podersoa ferramenta na classificação de padrões de movimento complexos, contanto que os classificadores sejam arquitetados de maneira eficiente e o problema proposto de maneira clara, essa técnica possui promissoras aplicações para Exergames e detecção de movimentos.
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Autorenporträt
Nicholas Kluge - Mestre em Engenharia Elétrica pela Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul - PUCRS e Bacharel em Educação Física pela FEFID/PUCRS, Brasil.