Retraining random forest algorithm for lower limb prosthesis tracking using an RGB-D camera

Artículo académico que presenta un método de seguimiento para personas con prótesis de miembro inferior, utilizando una cámara de profundidad y un clasificador Random Forest basado en características de textura y forma. El objetivo es cuantificar la movilidad y el uso correcto de la prótesis para apoyar la rehabilitación y reducir el riesgo de abandono. Se realizaron dos experimentos: uno con tres pacientes con prótesis para probar el algoritmo de seguimiento y otro con tres sujetos sanos para validar los resultados comparándolos con un sistema de captura de movimiento (MoCap).