Modelo de Aprendizado de Máquina para Avaliação Automática do Desenvolvimento Motor Grosso em Crianças utilizando Posenet
DOI:
https://doi.org/10.5433/1679-0375.2023.v44.48131Palavras-chave:
avaliação automática, aprendizado de máquina, desenvolvimento motor, TGMD-3Resumo
As habilidades motoras grossas são atividades que envolvem os grandes músculos do corpo humano como sentar, saltar e correr. O Test of Gross Motor Development, ou TGMD, é um teste muito utilizado por pesquisadores, pediatras, fisioterapeutas e educadores de diversos países para avaliar essas habilidades em crianças na faixa etária de 3 até 11 anos. Parte importante do teste é que o movimento executado pelas crianças precisa ser gravado e avaliado por dois ou mais profissionais. O processo de avaliação é trabalhoso e leva tempo, sendo sua automatização um dos principais pontos a serem desenvolvidos. Nos últimos anos, têm sido propostos métodos para automatizar a avaliação dos movimentos de acordo com os critérios do TGMD. A hipótese investigada neste trabalho é a de que é possível induzir um modelo de machine learning para identificar se o movimento da criança está correto, considerando apenas o primeiro critério da habilidade de salto do TGMD-3. Para isso, foi extraído o esqueleto das crianças utilizando o PoseNet. Foi utilizado um dataset de 350 imagens de crianças brasileiras entre 3 e 11 anos realizando o movimento preparatório para o salto. Os resultados experimentais mostram uma acurácia de 84%
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