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dc.creatorPérez González, Jorge
dc.creatorCarrillo Bermejo, Angel
dc.creatorHevia Montiel, Nidiyare
dc.creatorHuegel, Joel C.
dc.date.accessioned2025-10-25T01:16:26Z
dc.date.available2025-10-25T01:16:26Z
dc.date.issued2020-01-03
dc.identifier.urihttps://repositorio.tic.unam.mx/handle/123456789/4014
dc.descriptionArtículo 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).
dc.publisherProceedings of SPIE - The International Society for Optical Engineering
dc.subjectReconocimiento de imágenes
dc.subject.classificationCiencias Físico Matemáticas y de la Ingenierías
dc.titleRetraining random forest algorithm for lower limb prosthesis tracking using an RGB-D camera
dc.typeArtículo académico
dcterms.provenanceUniversidad Nacional Autónoma de México. Instituto de Investigaciones en Matemáticas Aplicadas y en Sistemas
dc.subject.keywordsLower Limb Prostheses
dc.subject.keywordsRandom Forest
dc.subject.keywordsDepth Cameras
dc.subject.keywordsOptimal Tracking
dc.subject.keywordsPrótesis de miembros inferiores
dc.subject.keywordsBosque aleatorio
dc.subject.keywordsCámaras de profundidad
dc.subject.keywordsSeguimiento óptimo
dc.identifier.urlhttps://doi.org/10.1117/12.2542547
dc.identifier.bibliographiccitationPerez-Gonzalez, J., Carrillo-Bermejo, A., Hevia-Montiel, N., & Huegel, J. C. (2020). Retraining Random Forest Algorithm for Lower Limb Prosthesis Tracking using an RGB-D Camera. En E. Romero, N. Lepore, & J. Brieva (Eds.), 15th International Symposium on Medical Information Processing and Analysis (Vol. 11330, p. 113300Z). SPIE. https://doi.org/10.1117/12.2542547
dcterms.memberofVisión artificial


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