Classificação de esforços em corrida com aprendizado máquina por meio da força de reação do solo e reconhecimento facial

• Processo: 24/15658-6
• Modalidade de apoio: Bolsas no Brasil - Doutorado
• Data de Início da vigência: 01 de março de 2025
• Data de Término da vigência: 31 de agosto de 2028
• Área de conhecimento: Ciências da Saúde - Educação Física
• Pesquisador responsável: Paulo Roberto Pereira Santiago
• Beneficiário: Abel Gonçalves Chinaglia
• Instituição Sede: Escola de Educação Física e Esporte de Ribeirão Preto (EEFERP). Universidade de São Paulo (USP). Ribeirão Preto , SP, Brasil
• Assunto(s): Aprendizado computacional Força de reação do solo Reconhecimento facial Biomecânica
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: Aprendizado de Máquina | Classificação de Esforços | Corrida em Esteira | Força de reação do solo | Reconhecimento Facial | Biomecânica

Resumo

A pesquisa proposta visa desenvolver um método para classificar padrões de corrida associados à percepção de esforço, utilizando características das expressões faciais e dos sinais de força de reação do solo. O estudo se destaca por sua abordagem metodológica, integrando técnicas de aprendizado de máquina, análise de expressões faciais e dados de força de reação do solo em uma esteira ergométrica de baixo custo. A metodologia envolve a coleta de dados de participantes durante sessões de esforço em uma esteira ergométrica, com registro simultâneo da percepção subjetiva de esforço e das expressões faciais. Os sinais de força de reação do solo são captados por sensores integrados à esteira, enquanto as expressões faciais são registradas por uma câmera digital. Os dados são pré-processados e fusionados, permitindo a construção de um modelo de aprendizado de máquina, utilizando o algoritmo Perceptron Multicamadas (MLP) com backpropagation. A pesquisa enfrenta desafios científicos e tecnológicos, como a integração de diferentes tipos de dados, o pré-processamento e fusão de informações, e a implementação de um modelo de aprendizado de máquina eficaz. Espera-se que os resultados contribuam significativamente para o desenvolvimento de métodos mais acessíveis e precisos de avaliação do esforço durante a corrida, com potencial impacto na prevenção de lesões e no aprimoramento dos treinamentos. O estudo representa uma importante contribuição para o campo da análise do movimento humano, destacando-se pela integração de diferentes abordagens metodológicas e pela aplicação de tecnologias de baixo custo.