SYSTEM AND METHOD FOR THE ASSESSMENT OF SPECIFIC JOINT MOVEMENTS OF THE HUMAN BODY (Machine-translation by Google Translate, not legally binding)
System and method for the evaluation of specific joint movements of the human body. The method comprises: acquisition (201) of joint movements (202) performed by a user (114) in an exercise; obtaining (203) first patterns of joint movements (204) from expert users corresponding to the exercise perfo...
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Format: | Patent |
Sprache: | eng ; spa |
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Zusammenfassung: | System and method for the evaluation of specific joint movements of the human body. The method comprises: acquisition (201) of joint movements (202) performed by a user (114) in an exercise; obtaining (203) first patterns of joint movements (204) from expert users corresponding to the exercise performed; detection and classification (205) of the exercise by means of a joint analysis of the joint movements (202) acquired using a previously trained machine learning model; obtaining (207) second patterns of joint movements (208) from expert users corresponding to the detected exercise (206); calculation (209) of a first mean distance (X1) between the acquired joint movements (202) and the first joint movement patterns (204); calculation (210) of a second mean distance (X2) between the acquired joint movements (202) and the second joint movement patterns (208); evaluation (211) of the quality of the exercise performed by the user (114) as a function of the first mean distance (X1), of the second mean distance (X2) and the exercise detected (206). (Machine-translation by Google Translate, not legally binding)
Sistema y método para la evaluación de movimientos articulares específicos del cuerpo humano. El método comprende: adquisición (201) de movimientos articulares (202) realizados por un usuario (114) en un ejercicio; obtención (203) de primeros patrones de movimientos articulares (204) de usuarios expertos correspondientes al ejercicio realizado; detección y clasificación (205) del ejercicio mediante un análisis conjunto de los movimientos articulares (202) adquiridos utilizando un modelo de aprendizaje automático previamente entrenado; obtención (207) de segundos patrones de movimientos articulares (208) de usuarios expertos correspondientes al ejercicio detectado (206); cálculo (209) de una primera distancia media (X1) entre los movimientos articulares (202) adquiridos y los primeros patrones de movimientos articulares (204); cálculo (210) de una segunda distancia media (X2) entre los movimientos articulares (202) adquiridos y los segundos patrones de movimientos articulares (208); evaluación (211) de la calidad del ejercicio realizado por el usuario (114) en función de la primera distancia media (X1), de la segunda distancia media (X2) y del ejercicio detectado (206). |
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