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Gait analysis from single RGB camera
keywords ANALISI DEL MOVIMENTO, MACHINE LEARNING, ARTIFICIAL NEURAL NETWORKS, MALATTIE NEUROLOGICHE
Reference persons GABRIELLA OLMO
External reference persons Dr. Gianluca Amprimo, gianluca.amprimo@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. Lo scopo e proporre un nuovo strumento a basso costo e di semplice utilizzo per caratterizzare e valutare il cammino tramite l?utilizzo di una singola telecamera RGB e recenti tecniche di Machine Learning. Il lavoro e complementare alla proposta tesi: ?Gait analysis from wearable inertial sensors? e si strutturera, secondo un piano di massima, come segue:
- Creazione di un dataset contenente registrazioni video di cammino umano acquisite da diverse angolazioni (frontale, laterale, angolare) tramite smartphone.
- Estrazione dello scheletro umano da analizzare tramite libreria di Deep Learning MediaPipe
- Individuazione di un set di features spazio-temporali estraibili dagli skeleton per caratterizzare il cammino, valutando vantaggi e svantaggi legati ai diversi set up della telecamera
- Confronto dei risultati con quanto ottenuto da sensoristica inerziale nella proposta di tesi parallela
- Creazione di modelli supervisionati per distinguere cammino naturale vs cammino patologico (reale e/o simulato)
Required skills Conoscenza dei linguaggi Matlab e Python. Preferibile conoscenza di base di machine learning e relative librerie Python.
Deadline 28/02/2023
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