Evaluación de modelos de visión por computador para la detección de la pose humana y caídas - Calvache Briceño, Daniela Andrea (Escuela Colombiana de Ingeniería Julio Garavito, 2020)
La detección de pose del ser humano se define como la localización de las articulaciones de una persona o de una multitud dada una imagen o un video. Actualmente, la detección de postura es ampliamente utilizada para la evaluación de deportistas, trabajadores y el monitoreo de pacientes en ambientes hospitalarios o de investigación. Sin embargo, la estimación de la pose del ser humano no es una tarea sencilla, debido a que requiere de personal que evalúe manualmente la posición de las personas, o utilizando equipos especializados y de alto costo como: dispositivos vestibles (relojes, bandas, manillas), marcadores y/o cámaras especializadas para monitorear un escenario limitado. El objetivo principal de este trabajo de tesis fue comparar el desempeño de modelos de visión por computador para implementar un sistema de detección de pose y caídas con cámaras de bajo costo que permiten aumentar su a un ambiente de la vida cotidiana. Adicionalmente, se evaluó el desempeño del sistema implementado teniendo en cuenta la obstaculización de las articulaciones de una persona y con más de una persona simulando un ambiente cotidiano. Finalmente, se evaluaron software de análisis deportivo en reemplazo de la evaluación que se realizaría en un laboratorio de marcha debido a la coyuntura sanitaria actual.

Human pose detection is defined as the location of the joints of a person or a crowd given an image or video. Currently, pose estimation is use to develop the evaluation of athletes, workers and the monitoring of patients in hospital or research environments. However, human pose estimation is not an easy task, because it requires personnel to manually assess the position of people, or the use of specialized and expensive equipment such as: wearable devices (watches, bands , handles), markers and / or specialized cameras to monitor a limited scenario. The main objective of this thesis work was to compare the performance of computer vision models to develop a pose and fall detection system with low-cost cameras that increase its adaptability to an everyday-life environment. Additionally, the performance of the implemented system was evaluated taking into account the obstruction of the joints of one person and with more than one person simulating a daily environment. Finally, sports analysis software were evaluated in replacement of the evaluation that would be carried out in a gait analysis laboratory due to the current health situation.
Keywords: Aprendizaje automático; Aprendizaje profundo; Estimación de pose; Detección de caídas; Modelo de visión; Machine learning; deep learning; pose estimation; fall detection; Vision model