@conference {168, title = {Arm muscular effort estimation from images using Computer Vision and Machine Learning}, booktitle = {1st International Conference on Ambient Intelligence for Health}, year = {2015}, month = {Dec}, address = {Puerto Varas, Chile}, abstract = {

A problem of great interest in disciplines like occupational\ medicine, ergonomics, and sports, is the measurement of biomechanical\ variables involved in human movement and balance such as internal\ muscle forces and joint torques. This problem \ is solved by a two-step process: data capturing using impractical, intrusive and expensive devices\ that is then used as input in \ complex models for obtaining the biomechanical variables of interest. In this work we present a first step towards\ capturing input \ data through a more automated, non-intrusive and economic process, specifically weight held by an arm subject to isometric\ contraction as a measure of muscular effort. We do so, by processing\ RGB images of the arm with computer vision (Local Binary Patterns\ and Color Histograms) and estimating the effort with machine learning\ algorithms (SVM and Random \ Forests). In the best case we obtained an\ FMeasure= 70.68\%, an Accuracy= 71.66\% and a mean absolute error in\ the predicted weights of 554.16 grs (over 3 possible levels of effort). Considering the difficulty of the problem , it is enlightening to achieve over\ random results indicating that, despite the simplicity of the approach,\ it is possible to extract meaningful information for the \ predictive task.\ Moreover, the simplicity of the approach suggests many lines of further\ improvements: on the image capturing \ side with other kind of images;\ on the feature extraction side with more sophisticated algorithms and\ features; and on the\ knowledge extraction side with more sophisticated\ learning algorithms.\ 

}, keywords = {color histograms, LBP, muscle arm effort, random forests, SVM}, author = {Abraham, Leandro and Bromberg, Facundo and Forradellas, Raymundo} } @proceedings {177, title = {Estimaci{\'o}n de carga muscular mediante im{\'a}genes}, journal = {Argentinean Symposium of Artificial Intelligence (ASAI) - Jornadas Argentinas de Inform{\'a}tica}, year = {2014}, pages = {91--98}, publisher = {Sociedad Argentina de Inform{\'a}tica}, address = {Buenos Aires, Argentina}, abstract = {

Un problema de gran inter{\'e}s en disciplinas como la ocupacional, ergon{\'o}mica y deportiva, es la medici{\'o}n de variables biomec{\'a}nicas involucradas en\ el movimiento humano (como las fuerzas musculares internas y torque de articulaciones).\ Actualmente este problema se resuelve en un proceso de dos pasos.\ Primero capturando datos con dispositivos\ poco pr{\'a}cticos, intrusivos y costosos.\ Luego estos datos son usados como entrada en modelos complejos para obtener\ las variables biomec{\'a}nicas como salida. El presente trabajo representa una alternativa automatizada, no intrusiva y econ{\'o}mica al primer paso, proponiendo la\ captura de estos datos a trav{\'e}s de im{\'a}genes. En trabajos futuros la idea es automatizar todo el proceso de c{\'a}lculo de esas variables. En este trabajo elegimos un\ caso particular de medici{\'o}n de variables biomec{\'a}nicas: el problema de estimar\ el nivel discreto de carga muscular que est{\'a}n ejerciendo los m{\'u}sculos de un brazo. Para \ estimar a partir de im{\'a}genes est{\'a}ticas del brazo ejerciendo la fuerza de\ sostener la carga, el nivel de la misma, realizamos un\ proceso de clasificaci{\'o}n.\ Nuestro enfoque utiliza Support Vector Machines para clasificaci{\'o}n, combinada\ con una etapa de pre-procesamiento que extrae caracter{\'\i}sticas visuales utilizando variadas t{\'e}cnicas (Bag of Keypoints, Local Binary Patterns, Histogramas de\ Color, Momentos de Contornos) En los mejores casos (Local Binary Patterns y\ Momentos de Contornos) obtenemos medidas de performance en la clasificaci{\'o}n\ (Precision, Recall, F-Measure y Accuracy) superiores al 90 \%.

}, url = {http://43jaiio.sadio.org.ar/proceedings/ASAI/search.html}, author = {Abraham, Leandro and Bromberg, Facundo and Forradellas, Raymundo} } @mastersthesis {243, title = {Visi{\'o}n computacional y aprendizaje de m{\'a}quinas aplicado a la estimaci{\'o}n de activaci{\'o}n muscular del b{\'\i}ceps braquial}, volume = {Computer Science Ph.D}, year = {2018}, month = {2018}, pages = {63}, abstract = {

Este trabajo de tesis complementa los requisitos de la carrera de Doctorado en Ciencias de la Computaci{\'o}n de la Facultad de Ciencias Exactas de la Universidad Nacional del Centro de la Provincia de Buenos Aires. El problema general en el que se encuentra enmarcada la presente tesis es el de estimar el nivel de activaci{\'o}n muscular ejecutado por el b{\'\i}ceps de un brazo humano al ejercer diferentes niveles de esfuerzos discretos, por medio de un sistema de visi{\'o}n artificial alimentado exclusivamente con im{\'a}genes externas del brazo. El sistema mencionado tiene embebido un componente de aprendizaje de m{\'a}quinas supervisado que le permite predecir la medida deseada, a partir de ejemplos conocidos de la activaci{\'o}n real. En un primer paso del m{\'e}todo, se aplican t{\'e}cnicas de visi{\'o}n computacional para la descripci{\'o}n de im{\'a}genes de manera de generar vectores de caracter{\'\i}sticas de las mismas. Luego, estos vectores son usados como entrada en un proceso de aprendizaje de m{\'a}quinas supervisado por la fuerza externa aplicada, un valor altamente correlacionado al nivel de activaci{\'o}n real que el b{\'\i}ceps est{\'a} ejerciendo. Se evaluaron t{\'e}cnicas maduras y com{\'u}nmente usadas en estas {\'a}reas para las cuales existen implementaciones computacionales. Como respuesta a la pregunta de {\textquestiondown}por qu{\'e} es importante resolver el problema planteado?, se presenta una introducci{\'o}n al mismo y a las {\'a}reas disciplinares de aplicaci{\'o}n. Por otro lado, pretendiendo responder {\textquestiondown}qu{\'e} soluciones existen para el problema planteado?, se presenta una revisi{\'o}n bibliogr{\'a}fica de los trabajos relacionados al problema y el m{\'e}todo propuesto para resolverlo. Para responder a la pregunta de {\textquestiondown}qu{\'e} debo aprender para resolver el problema mediante el m{\'e}todo propuesto?, se presentan las tecnolog{\'\i}as de soporte evaluadas en esta tesis para resolver el problema usando el m{\'e}todo propuesto, puntualmente en las {\'a}reas de conocimiento de descripci{\'o}n de im{\'a}genes y aprendizaje de m{\'a}quinas supervisado. Finalmente para responder a la pregunta de {\textquestiondown}c{\'o}mo aplicar estas tecnolog{\'\i}as para resolver el problema?, se presentan distintas instancias del m{\'e}todo que pretenden resolver el problema de estimaci{\'o}n planteado. Una de las instancias del m{\'e}todo presentadas, logra obtener una precisi{\'o}n aceptable en la tarea de medici{\'o}n de la activaci{\'o}n en un setting lo suficientemente pr{\'a}ctico como para ser usado en ciertos ejercicios de tele-rehabilitaci{\'o}n. La precisi{\'o}n en la medici{\'o}n de la activaci{\'o}n as{\'\i} como la correlaci{\'o}n estimada entre las mediciones obtenidas con este m{\'e}todo y la real, son comparables a los m{\'e}todos actuales y a trabajos similares.\ 

}, author = {Abraham, Leandro}, editor = {Bromberg, Facundo} }