Clasificación de datos MOCAP sobre una disciplina deportiva usando modelos de Machine Learning

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dc.contributor.advisorValencia Marín, Cristhian Kaori
dc.contributor.authorGarcía Moncayo, Mario Fernando
dc.date.accessioned2025-05-06T20:38:09Z
dc.date.available2025-05-06T20:38:09Z
dc.date.issued2024
dc.description.abstractEste proyecto analiza en profundidad los datos capturados para clasificar categorías de movimiento en jugadores de tenis, utilizando herramientas de reconocimiento de actividades humanas (HAR) y captura de movimiento (MOCAP). Con un enfoque en los jugadores de la liga de tenis de Caldas, se busca detectar y extraer datos precisos sobre la posición y orientación de los atletas durante diversas acciones deportivas. Los datos, que fueron previamente obtenidos y organizados sin necesidad de una recolección nueva, están en formato BVH (Biovision Hierarchy), lo que permite representar con detalle la estructura y cinemática del cuerpo humano en movimiento. La investigación emplea modelos avanzados de aprendizaje automático para clasificar y analizar patrones biomecánicos en el tenis, con técnicas como el análisis de componentes principales (PCA) y algoritmos de clasificación para diferenciar movimientos específicos como golpes de derecha, reveses y servicios. Este enfoque facilita el estudio de variaciones entre jugadores en términos de eficiencia técnica y biomecánica. El objetivo final es proporcionar una base para recomendaciones personalizadas que optimicen el entrenamiento, permitiendo a entrenadores y jugadores ajustar técnicas y estrategias. Así, el proyecto tiene el potencial de ofrecer una herramienta para análisis deportivo avanzadospa
dc.description.degreelevelMaestría
dc.description.degreenameMagíster en Ciencia de Datos
dc.format.mimetypeapplication/pdf
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11522/4734
dc.language.isospa
dc.publisherPontificia Universidad Javeriana Cali
dc.publisher.departmentFacultad de Ingeniería y Ciencias
dc.publisher.programMaestría en Ciencia de Datos
dc.rights.accessrightshttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2
dc.rights.creativecommonshttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
dc.rights.urihttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
dc.subjectBiomecánicaspa
dc.subjectCaptura de Movimiento (MOCA)spa
dc.subjectReconocimiento de Actividades Humanas (HAR)spa
dc.subjectJerarquía de Biovision (BVH)spa
dc.subjectAprendizaje de Máquinaspa
dc.subjectMáquina de vectores (SVM)spa
dc.subjectBiomechanicseng
dc.subjectMotion Capture (MOCAP)eng
dc.subjectHuman Activity Recognition (HAR)eng
dc.subjectBiovision Hierarchy (BVH)eng
dc.subjectMachine Learningeng
dc.subjectSupport Vector Machine (SVM)eng
dc.titleClasificación de datos MOCAP sobre una disciplina deportiva usando modelos de Machine Learningspa
dc.typemaster thesis
dc.type.coarhttp://purl.org/coar/resource_type/c_bdcc
dc.type.localTesis/Trabajo de grado - Monografía - Maestría
dc.type.redcolhttps://purl.org/redcol/resource_type/TM
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