Reconhecimento de Ações no Esporte por Meio de Sensores Vestíveis da Coleta de Dados à Indução de Modelos de Classificação

• Processo: 22/11787-0
• Modalidade de apoio: Bolsas no Brasil - Iniciação Científica
• Vigência (Início): 01 de março de 2023
• Vigência (Término): 29 de fevereiro de 2024
• Área do conhecimento: Ciências Exatas e da Terra - Ciência da Computação - Metodologia e Técnicas da Computação
• Pesquisador responsável: Diego Furtado Silva
• Beneficiário: Leonardo Rossi Luiz
• Instituição Sede: Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação (ICMC). Universidade de São Paulo (USP). São Carlos , SP, Brasil
• Assunto(s): Aprendizado computacional Coleta de dados
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: Aprendizado de Máquina | Coleta de Dados | modelos de classificação | Classificação de eventos

Resumo

A coleta e análise de grandes bases de dados tem se tornado uma tarefa cada vez mais explorada pela comunidade de diferentes áreas. Com o crescimento do interesse, as ferramentas para coleta de dados se tornaram mais acessíveis e menos complexas. Por outro lado, isso leva à geração de um volume crescente de dados, criando desafios para a identificação das informações de interesse. Dentre as atividades que se enquadram nesse cenário, a análise esportiva demonstrou grande crescimento nos últimos anos. Através de dados que avaliam o desempenho e características de atletas durante treino ou partida, é possível realizar análises detalhadas para basear decisões técnicas para um melhor aproveitamento individual e coletivo. Este projeto busca criar modelos em aprendizado de máquina para classificar ações desempenhadas por atletas de esportes coletivos de quadra. Para isso, serão realizadas diversas etapas, que partem da coleta dos dados até a criação desses modelos.