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Santiago Asensio Huonder
Universidad de Málaga
España
Manuel Fernández Carmona
Dpto. de Tecnología Electrónica. Universidad de Málaga
España
https://orcid.org/0000-0002-0512-8594
Vicente Arévalo Espejo
Dpto. de Ingeniería de Sistemas y Automática. Universidad de Málaga
España
https://orcid.org/0000-0003-0622-207X
Cristina Urdiales García
Dpto. de Tecnología Electrónica. Universidad de Málaga
España
https://orcid.org/0000-0002-9251-6447
Jesús Gómez de Gabriel
Dpto. de Ingeniería de Sistemas y Automática. Universidad de Málaga
España
https://orcid.org/0000-0001-5960-3453
Núm. 45 (2024), Visión por Computador
DOI: https://doi.org/10.17979/ja-cea.2024.45.10909
Recibido: jun. 5, 2024 Aceptado: jul. 1, 2024 Publicado: jul. 12, 2024
Derechos de autor

Resumen

Este trabajo presenta un sistema basado en visión que utiliza redes neuronales para la estimación de poses humanas en 3D. La solución desarrollada identifica en el sujeto analizado 18 "puntos clave" o keypoints mediante cuatro cámaras RGB calibradas. La utilización de múltiples cámaras permite superar problemas inherentes al uso de una sola cámara RGBD/estéreo como la pérdida de keypoints por la existencia de oclusiones o una mayor incertidumbre en la estimación de la profundidad, proporcionando una base robusta para futuras investigaciones y aplicaciones en campos como la rehabilitación física. Asimismo, se presenta un dataset, que ha sido puesto a disposición de la comunidad, con la posición 3D de los keypoints identificados durante la realización de seis ejercicios distintos. Este trabajo contribuye a la literatura actual ofreciendo un enfoque novedoso en la recopilación y análisis de datos de posturas humanas y demuestra la viabilidad de nuestra metodología, abriendo nuevas vías para investigaciones futuras en el contexto del pHRI.

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Citas

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