Dissertação

Modeling and prediction of a stride score EVALUATED

O estudo e a análise da biomecânica no desporto para melhorar o desempenho são facilitados com o uso generalizado de aplicações tecnológicas. Estas aplicações são, em geral construídas com base numa amostra de atletas que compete a nível profissional. Alguns resultados e pontuações provenientes dos modelos de desempenho aí implementados podem não refletir o real desempenho dos utilizadores. Este trabalho tem como objetivo comparar as pontuações dadas por um software denominado 3D Runnig Gait da MotionMetrix e modelos construídos com base nas características de um conjunto de utilizadores desse software. Para isso, a empresa RunTreino gentilmente forneceu dados que caracterizam esses utilizadores. Das pontuações provenientes do software destaca-se a pontuação relacionada com a passada que são valores numa escala de 0 a 5 e que atribui um valor a cada utilizador de acordo com vários parâmetros relacionados com a mesma. Para atingir o nosso objetivo, começámos por analisar e pré-processar o conjunto de dados e em seguida, métodos variados foram estudados e aplicados, nomeadamente, métodos de redução de dimensão, clustering e ordenação de dados multivariados. Relativamente à ordenação, destaca-se um algoritmo desenvolvido para ordenar árvores de extensão mínima. Para concluir, foram aplicados algoritmos de aprendizagem supervisionada, como por exemplo redes neuronais, para verificar a possibilidade de prever uma pontuação a partir de um conjunto de parâmetros relacionados com a passada.
redução de dimensão, clustering, ordenação de dados multivariados, árvores de extensão mínima, aprendizagem supervisionada, rede neuronal

Outubro 30, 2020, 11:0

Publicação

Obra sujeita a Direitos de Autor

Orientação

ORIENTADOR

Andreas Miroslaus Wichert

Departamento de Engenharia Informática (DEI)

Professor Auxiliar

ORIENTADOR

Maria da Conceição Esperança Amado

Departamento de Matemática (DM)

Professor Auxiliar