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ENEBI 2022
VII Encontro Nacional de Engenharia Biomecânica
COMPARAÇÃO DE MODELOS DE CLASSIFICAÇÃO PARA PREDIÇÃO DA PONTUAÇÃO DO GIRO NO EIXO DO ZOUK BRASILEIRO A PARTIR DE DADOS CINEMÁTICOS
Submission Author:
Ana Carolina Navarro , RJ
Co-Authors:
Ana Carolina Navarro, LUCIANO MENEGALDO
Presenter: Ana Carolina Navarro
doi://10.26678/ABCM.ENEBI2022.EEB22-0072
Abstract
O Zouk Brasileiro é uma modalidade de Dança à Dois que têm ganhado notoriedade ao longo dos últimos anos. No que diz respeito ao julgamento das competições dessa modalidade, diversos fatores contribuem para a nota final dos competidores. Essa pesquisa objetivou avaliar a possibilidade de predizer a pontuação do movimento de Giro no Eixo por meio de métodos de aprendizado de máquina. A amostra inicial (n = 32) foi composta de dados cinemáticos que foram obtidos por meio do sistema OptiTrack e processados no software Visual 3D. As melhores tentativas receberam a nota 1, enquanto as piores tentativas receberam a nota 0. Os dados foram normalizados entre 0 e 1 e os modelos SVM e MLP foram construídos com diferentes treinamentos e avaliados por meio de matrizes de confusão. O presente estudo demonstrou a possibilidade de avaliar o movimento de Giro no Eixo do Zouk Brasileiro a partir do aprendizado de máquina. Os modelos SVM com kernel sigmoidal, gamma igual a dois e custo igual a 10 e MLP com 100 épocas demonstraram uma maior capacidade de avaliar o movimento. Sugere-se a replicação desse estudo com um número maior de casais, para que os resultados possam ser extrapolados.
Keywords
dança, Aprendizado de Máquina, svm, redes neurais, Zouk Brasileiro
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