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  KEYWORD

Gait analysis from wearable inertial sensors

keywords ANALISI DEL MOVIMENTO, MACHINE LEARNING, ARTIFICIAL NEURAL NETWORKS, MALATTIE NEUROLOGICHE

Reference persons GABRIELLA OLMO

External reference persons Dr. Luigi Borzi - luigi.borzi@polito.it

Research Groups DAUIN - GR-19 - SYSTEM BIOLOGY GROUP - SYSBIO

Thesis type SPERIMENTALE APPLICATA

Description La tesi si colloca nell?ambito della valutazione del movimento umano, con lo scopo di proporre uno strumento a basso costo per caratterizzare e valutare il movimento tramite l?utilizzo di sensori inerziali indossabili e recenti tecniche di Machine Learning. Il lavoro e complementare alla proposta tesi: ?Gait analysis from single RGB camera?. In particolare, si strutturera, secondo un piano di massima, come segue:
- Selezione della configurazione minimale per l?analisi del movimento umano (tipo di sensore, posizione)
- Elaborazione dei segnali inerziali
- Estrazione di caratteristiche significative nel descrivere il movimento umano
- Confronto dei risultati con quanto ottenuto da analisi video nella proposta di tesi parallela
- Creazione di modelli supervisionati per distinguere cammino naturale vs cammino patologico (reale e/o simulato)

Required skills Linguaggio Matlab


Deadline 28/02/2023      PROPONI LA TUA CANDIDATURA




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