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

Documentos da dissertação ainda não disponíveis publicamente

Orientação

ORIENTADOR

Andreas Miroslaus Wichert

Departamento de Engenharia Informática (DEI)

Professor Auxiliar

ORIENTADOR

Maria da Conceição Esperança Amado

Departamento de Matemática (DM)

Professor Auxiliar