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Título: Identificação do somatotipo de fisiculturistas através de imagens digitais
Autor(es): Gonçalves, Thales de Oliveira
Orientador: Ciarelli, Patrick Marques
Data do documento: 21-Jul-2017
Editor: Universidade Federal do Espírito Santo
Resumo: Somatotipo é uma métrica que diz respeito às forma e composição corporais humanas. Ela é importante em diversas aplicações, principalmente nas áreas da educação física e da saúde. Entretanto, atualmente a obtenção do somatotipo de um indivíduo, além de consumir uma grande quantidade de tempo, depende de vários aparelhos antropométricos, alguns dos quais não são muito portáteis, e um especialista da área para a tomada de diversas medições diretamente no corpo da pessoa. A proposta deste trabalho é obter o somatotipo de fisiculturistas através de imagens tomadas destes em diferentes posições baseado em técnicas de processamento de imagens e aprendizado de máquinas. Devido à dificuldade de referências de outros trabalhos com propostas semelhantes a esta, uma base de dados própria precisou ser levantada para o desenvolvimento do sistema proposto. Um conjunto de medições possíveis de se extrair das imagens dos indivíduos é proposto e uma seleção de características escolhe um subconjunto bastante reduzido de medições relevantes para se estimar o somatotipo. Com o auxílio de uma técnica de segmentação e processamentos morfológicos na imagem, o indivíduo é então segmentado e um algoritmo é proposto para extrair cada uma das medições relevantes selecionadas. Por fim, é realizado um mapeamento destas medidas corpóreas extraídas das imagens dos indivíduos nos seus somatotipos através de técnicas de regressão. Os resultados obtidos mostram que o somatotipo de fisiculturistas pode ser razoavelmente estimado baseando-se apenas em suas imagens, sendo esta uma opção menos dispendiosa de obtenção desta métrica.
Somatotype is a metric that tells us about human body shape and composition. It is important in many applications, especially in the physical education and health areas. However, obtaining the somatotype nowadays, besides being a very time-consuming procedure, demands several anthropometric devices, some of which are not very portable, and an expert of the area to take various measurements directly on the person’s body. The proposal of this work is to obtain somatotype of bodybuilders by their body images in different positions, based on image processing and machine learning techniques. Due to the difficulty of references of other works with similar proposals, a database needed to be builded by our own for the development of the proposed system. A set of measurements that are possible to be extracted from the individual’s images are proposed and a feature selection chooses a very small subset of relevant measurements to estimate the somatotype. With the assist of a segmentation technique and morphological image processings, the individual is segmented and it is proposed an algorithm to extract each of the selected relevant measurements. Finally, the body measurements taken from the individual’s images are mapped on their somatotypes based on regression techniques. The results obtained shows that the somatotype of bodybuilders can be estimated reasonably based only on their images, which is a less expensive option to obtain this metric.
URI: http://repositorio.ufes.br/handle/10/6916
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