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Campo Dublin CoreValorIdioma
dc.contributor.advisorMedeiros, Talles Henrique dept_BR
dc.contributor.advisorMartins, Rafael de Souza Oliveirapt_BR
dc.contributor.authorOliveira, Mônica de-
dc.date.accessioned2018-07-31T12:13:00Z-
dc.date.available2018-07-31T12:13:00Z-
dc.date.issued2018-
dc.identifier.citationOLIVEIRA, Mônica de. Reconhecimento de padrões em biomecânica de corrida usando aprendizado de máquina. 2018. 65 f. Monografia (Graduação em Engenharia da Computação) - Instituto de Ciências Exatas e Aplicadas, Universidade Federal de Ouro Preto, João Monlevade, 2018.pt_BR
dc.identifier.urihttp://www.monografias.ufop.br/handle/35400000/1205-
dc.description.abstractEste trabalho consiste em propor uma investigação de técnicas de aprendizado de máquina aplicadas ao problema de efeitos da velocidade de marcha com o intuito de auxiliar na prevenção de lesões musculares em atletas. O estudo propõe como objetivo investigar quais técnicas, dentre as selecionadas, apresentam melhores taxas de classificação para o problema. Antes da aplicação dos algoritmos fez se necessário o pré-processamento dos dados brutos afim de extrair o máximo de informação para realizar a aplicação. Sendo assim, dois algoritmos de classificação foram utilizados, o kNN frequentemente aplicado em reconhecimento de padrões e o SVM capaz de separar os dados em classes distintas utilizando hiperplano de separação. Com o conjunto de dados da Biomecânica, o algoritmo kNN mostrou se pouco eficiente ao contrário do SVM onde a taxa de classificação chegou a 77,8%.pt_BR
dc.language.isopt_BRpt_BR
dc.rightsopen accesspt_BR
dc.subjectInteligência artificialpt_BR
dc.subjectLesões muscularespt_BR
dc.titleReconhecimento de padrões em biomecânica de corrida usando aprendizado de máquina.pt_BR
dc.typeTCC-Graduaçãopt_BR
dc.rights.licenseAutorização concedida à Biblioteca Digital de TCC’s da UFOP pelo(a) autor(a) em 30/07/2018 com as seguintes condições: disponível sob Licença Creative Commons 4.0 que permite copiar, distribuir e transmitir o trabalho desde que sejam citados o autor e o licenciante. Não permite o uso para fins comerciais nem a adaptação.pt_BR
dc.contributor.refereeAlexandre, Rafael Fredericopt_BR
dc.contributor.refereeAssis, Gilda Aparecida dept_BR
dc.contributor.refereeMedeiros, Talles Henrique dept_BR
dc.description.abstractenThis work consists in proposing an investigation of machine learning techniques applied to the problem of gait speed effects with the intention of help in the prevention of muscular injuries in athletes. The objective of this study is to investigate which techniques, among those selected, present better classification rates for the problem. Before the application of the algorithms, it was necessary to preprocess the raw data in order to extract the maximum information to perform the application. Thus, two classification algorithms were used, the kNN often applied in pattern recognition and the SVM capable of separating the data into distinct classes using separation hyperplane. With the Biomechanics data set, the kNN algorithm showed to be inefficient unlike the SVM where the classification rate reached 77,8%pt_BR
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