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MARCOS DIAS VENDRAMINI
BIOHEALTH TRACKING - SISTEMA BASEADO EM TECNOLOGIAS
DE CONTROLE POR GESTO APLICADO PARA SA ´
UDE E ESPORTE
DISSERTAC
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AO – MESTRADO
CORN ´ELIO PROC ´OPIO 2017
BIOHEALTH TRACKING - SISTEMA BASEADO EM TECNOLOGIAS
DE CONTROLE POR GESTO APLICADO PARA SA ´
UDE E ESPORTE
Dissertac¸˜ao apresentada ao Programa de P´os-Graduac¸˜ao em Inform´atica da Universidade Tec-nol´ogica Federal do Paran´a – UTFPR como requi-sito parcial para a obtenc¸˜ao do t´ıtulo de “Mestre em Inform´atica”.
Orientador: Alexandre Rossi Paschoal Co-orientador: Paulo Augusto Nardi
CORN ´ELIO PROC ´OPIO 2017
V453 Vendramini, Marcos Dias
Biohealth tracking : sistema baseado em tecnologias de controle por gesto aplicado para saúde e esporte / Marcos Dias Vendramini. – 2017.
68 f. : il. color. ; 31 cm
Orientador: Alexandre Rossi Paschoal. Coorientador: Paulo Augusto Nardi.
Dissertação (Mestrado) – Universidade Tecnológica Federal do Paraná. Programa de Pós-Graduação em Informática. Cornélio Procópio, 2017.
Bibliografia: p. 58-63.
1. Fisioterapia. 2. Mecânica humana. 3. Reabilitação. 4. Informática – Dissertações. I. Paschoal, Alexandre Rossi, orient. II. Nardi, Paulo Augusto, coorient. III. Universidade Tecnológica Federal do Paraná. Programa de Pós-Graduação em Informática. IV. Título.
CDD (22. ed.) 004
Programa de Pós-Graduação em Informática
Av. Alberto Carazzai, 1640 - 86.300-000- Cornélio Procópio – PR.
Tel. +55 (43) 3520-4055 / e-mail: [email protected] / www.utfpr.edu.br/cornelioprocopio/ppgi Título da Dissertação Nº 32:
“
BIOHEALTH TRACKING
– SISTEMA BASEADO EM
TECNOLOGIAS DE CONTROLE POR GESTO APLICADO
PARA SAÚDE E ESPORTE
”.
por
MARCOS DIAS VENDRAMINI
Orientador: Prof. Dr. Alexandre Rossi Paschoal
Esta dissertação foi apresentada como requisito parcial à obtenção do grau de MESTRE EM INFORMÁTICA – Área de Concentração: Computação Aplicada, pelo Programa de Pós-Graduação em Informática – PPGI – da Universidade Tecnológica Federal do Paraná – UTFPR – Câmpus Cornélio Procópio, às 09h do dia 28 de julho de 2017. O trabalho foi _____________ pela Banca Examinadora, composta pelos professores:
__________________________________ Prof. Dr. Paulo Augusto Nardi
(Presidente – UTFPR-CP)
__________________________________
Prof. Dr. Eduardo Filgueiras Damasceno
(UTFPR-CP)
__________________________________
Prof. Dr. Jacques Duílio Brancher
(UEL-PR)
Visto da coordenação: __________________________________
André Takeshi Endo
Coordenador do Programa de Pós-Graduação em Informática UTFPR Câmpus Cornélio Procópio
VENDRAMINI, Marcos Dias. BIOHEALTH TRACKING - SISTEMA BASEADO EM TEC-NOLOGIAS DE CONTROLE POR GESTO APLICADO PARA SA ´UDE E ESPORTE. 67 f. Dissertac¸˜ao – Mestrado – Programa de P´os-graduac¸˜ao em Inform´atica, Universidade Tec-nol´ogica Federal do Paran´a. Corn´elio Proc´opio, 2017.
O advento de novas tecnologias tem contribu´ıdo para avanc¸os na captura de movimento e sua aplicac¸˜ao exerc´ıcios f´ısicos. A utilizac¸˜ao da tecnologia de captura de movimentos ´e atrativa devido a seu baixo custo de aquisic¸˜ao de hardware. Os tratamentos convencionais em fisiote-rapia s˜ao, na sua maioria, de longa durac¸˜ao e repetitivos, o que faz o paciente encarar como algo cansativo e desestimulante, percepc¸˜ao essa que interfere na efic´acia terapˆeutica. Com relac¸˜ao ao levantamento de peso, os jovens atletas tˆem les˜oes que podem deix´a-los de fora das competic¸˜oes, e algumas destas les˜oes pode ocorrer devido `a falta dos princ´ıpios b´asicos do treinamento do peso. Um sistema de monitoramento pode proporcionar um melhor controle dos pacientes/atletas durante a sess˜ao de tratamento ou treinamento, por meio da monitorizac¸˜ao cont´ınua. Esta dissertac¸˜ao apresenta um software para ´area da fisioterapia e levantamento de peso ol´ımpico, visando auxiliar o fisioterapeuta/treinador no monitoramento dos exerc´ıcios exe-cutados pelos pacientes/atletas. O BH-Tracking - BioHealth Tracking est´a dispon´ıvel, inclusive seu c´odigo fonte, sob a licenc¸a GNU GPL (General Public License). O software foi imple-mentado com tecnologias de controle por gestos, mapeando o corpo do paciente/atleta e ras-treando o exerc´ıcio durante sua execuc¸˜ao. A base do seu funcionamento est´a no sistema de validac¸˜ao do exerc´ıcio por comparac¸˜ao de ˆangulos e referˆencias dos pontos corporais, com modelos de movimentos corretos previamente armazenados. O software fornece, tamb´em, o feedback da evoluc¸˜ao do paciente ou do atleta analisado, comparando os movimentos de um mesmo exerc´ıcio ao longo do tratamento/treinamento.
Palavras-chave: Controle por gestos, Mapeamento do corpo, Fisioterapia, Reabilitac¸˜ao, Le-vantamento de Peso, Validac¸˜ao de movimentos, An´alise de movimentos
VENDRAMINI, Marcos Dias. BIOHEALTH TRACKING - SYSTEM BASED ON GESTURE CONTROL TECHNOLOGIES APPLIED TO HEALTH AND SPORT. 67 f. Dissertac¸˜ao – Mestrado – Programa de P´os-graduac¸˜ao em Inform´atica, Universidade Tecnol´ogica Federal do Paran´a. Corn´elio Proc´opio, 2017.
The advent of new technologies has contributed to advances in motion capture and its physical exercise application. The use of motion capture technology is attractive due to its low cost of hardware acquisition. Conventional treatments in physiotherapy are, for the most part, long-lasting and repetitive, which makes the patient see it as tiring and discouraging, a perception that interferes with therapeutic efficacy. With regard to weight lifting, young athletes have inju-ries that may leave them out of competitions, and some of these injuinju-ries may occur due to lack of basic principles of weight training. A monitoring system can provide better patient/athlete control during the treatment or training session through continuous monitoring. This disserta-tion presents software for the area of physiotherapy and Olympic weightlifting, aiming to assist the physiotherapist/coach in monitoring the exercises performed by the patients/athletes. BH-Tracking - BioHealth BH-Tracking is available, including its source code, under the GNU General Public License (GPL). The software was implemented with gesture control technologies, map-ping the patient/athlete’s body and tracking the exercise during its execution. The basis of its functioning is in the system of validation of the exercise by comparison of angles and referen-ces of the body points, with models of correct movements previously stored. The software also provides feedback on the evolution of the patient or athlete analyzed, comparing the movements of the same exercise throughout the treatment/training.
Keywords: Gesture control, Body mapping, Physical therapy, Rehabilitation, Weightlifting, Validation of movements, Analysis of movements
–
FIGURA 1 Levantamento de peso ol´ımpico no estilo arranco . . . 18 –
FIGURA 2 Primeiro tempo do levantamento de peso ol´ımpico no estilo arremesso . 19 –
FIGURA 3 Segundo tempo do levantamento de peso ol´ımpico no estilo arremesso . 20 –
FIGURA 4 Componentes do Sensor Kinect . . . 22 –
FIGURA 5 Arquitetura do Leap Motion . . . 23 –
FIGURA 6 Arquitetura da Creative Senz3D . . . 23 –
FIGURA 7 Imagem do Jogo de Futebol . . . 26 –
FIGURA 8 Imagem da vers˜ao modificada do jogo Pong . . . 26 –
FIGURA 9 Categorias de exerc´ıcios do BioHealth Tracking . . . 38 –
FIGURA 10 Aplicac¸˜ao da tecnologia de controle por gestos . . . 39 –
FIGURA 11 Diagrama de entidade relacionamento do software . . . 40 –
FIGURA 12 Exemplo de movimento salvo em formato JSON . . . 41 –
FIGURA 13 Captura dos dados com personalizac¸˜ao dos pontos e itens cadastrados . . 45 –
FIGURA 14 Tela de captura dos dados do exerc´ıcio . . . 46 –
FIGURA 15 An´alise do movimento do paciente com a movimentac¸˜ao e o gr´afico do exerc´ıcio . . . 47 –
FIGURA 16 Gr´afico do exerc´ıcio com a variac¸˜ao X, Y e Z do pulso direito. Em destaque: A linha do paciente (Azul escuro) com a m´edia (Azul claro) e desvio padr˜ao (Azul claro pontilhado) do exerc´ıcio . . . 48 –
FIGURA 17 Tela com gr´afico 3D do exerc´ıcio: A- indica movimento do paciente e B-indica a m´edia gerada pela base de dados de exerc´ıcios corretos . . . 49 –
FIGURA 18 Tela de an´alise para comparar dois movimentos . . . 50 –
FIGURA 19 Tela de cadastro de usu´arios . . . 50 –
FIGURA 20 Tela de an´alise e gr´afico 2D com um movimento executado corretamente 51 –
FIGURA 21 Tela de an´alise e gr´afico 2D com um movimento executado fora do padr˜ao . . . 52 –
FIGURA 22 Tela de captura dos dados do levantamento de peso . . . 54 –
FIGURA 23 Tela com gr´afico 3D do levantamento (arranco): indica o caminho da barra do atleta . . . 55
–
TABELA 1 Comparativo entre os Dispositivos de controle por gestos . . . 28 –
TABELA 2 Jogo Futebol: An´alise de desempenho por tempo de carregamento e consumo de mem´oria RAM . . . 29 –
TABELA 3 Jogo Pong: An´alise de desempenho por tempo de carregamento e con-sumo de mem´oria RAM . . . 29 –
TABELA 4 Comparativo de trabalhos relacionados . . . 33 –
TABELA 5 Comparativo de trabalhos relacionados de levantamento de peso . . . 35 –
TABELA 6 Definic¸˜oes do software . . . 38 –
2D Duas dimens˜oes 3D Trˆes dimens˜oes
cm Cent´ımetro
DER Diagrama de Entidade Relacionamento
GB Gigabyte
GHz Gigahertz
GPL General Public License / Licenc¸a P´ublica Geral HD High Definition / Alta definic¸˜ao
HMD Helmet Mounted Display / Visor montado no capacete
IDE Integrated Development Environment / Ambiente de Desenvolvimento Integrado INPI Instituto Nacional da Propriedade Industrial
JSON JavaScript Object Notation / Notac¸˜ao de Objetos JavaScript
kB Kilobyte
MB Megabyte
NUI Natural User Interfaces / Interface natural de usu´ario PC Personal computer / Computador pessoal
PNG Portable Network Graphics / Gr´afico de rede port´atil RAM Random Access Memory / Mem´oria de acesso aleat´orio RGB Red, Green and Blue / Vermelho, Verde e Azul
SDK Software Development Kit / Pacote de desenvolvimento de software
TV Televis˜ao
USD United States Dollar / D´olar dos Estados Unidos WPF Windows Presentation Foundation
1 CAP´ITULO: INTRODUC¸ ˜AO . . . 9 1.1 MOTIVAC¸ ˜AO . . . 11 1.2 OBJETIVOS . . . 13 1.2.1 Objetivo Geral . . . 13 1.2.2 Objetivos Espec´ıficos . . . 14 1.3 ORGANIZAC¸ ˜AO DO TEXTO . . . 14
2 CAP´ITULO: FUNDAMENTAC¸ ˜AO TE ´ORICA . . . 15
2.1 AREA DA SA ´´ UDE E ESPORTE . . . 15
2.1.1 Fisioterapia . . . 15
2.1.2 Reabilitac¸˜ao . . . 16
2.1.3 M´usculo Agonista . . . 16
2.1.4 M´usculo Antagonista . . . 16
2.1.5 Levantamento de peso . . . 16
2.1.6 Levantamento de peso ol´ımpico . . . 17
2.1.6.1 Arranco (Snatch) . . . 17
2.1.6.2 Arremesso (Clean and jerk) . . . 18
2.2 AREA DA COMPUTAC´ ¸ ˜AO . . . 19
2.2.1 Tecnologia de controle por gestos . . . 19
2.2.1.1 Rastreamento ´optico . . . 21
2.2.1.2 Kinect . . . 21
2.2.1.3 Leap Motion . . . 21
2.2.1.4 Creative Senz3D . . . 22
3 CAP´ITULO: AN ´ALISE COMPARATIVO DOS SENSORES EM JOGOS DIGI-TAIS . . . 25
3.1 MOTIVAC¸ ˜AO . . . 25
3.2 DESENVOLVIMENTO . . . 25
3.3 RESULTADOS E DISCUSS ˜AO . . . 27
3.4 CONCLUS ˜AO DO COMPARATIVO . . . 31
4 REVIS ˜AO DE TRABALHOS RELACIONADOS . . . 32
4.0.1 Sistema para Fisioterapia . . . 32
4.0.2 Sistemas para Levantamento de Peso . . . 34
5 CAP´ITULO: BIOHEALTH TRACKING . . . 37
5.1 VIS ˜AO GERAL DO SISTEMA . . . 37
5.1.1 Arquitetura e Desenvolvimento . . . 38
5.1.2 Validac¸˜ao do movimento . . . 42
5.1.3 Vantagens e desvantagens do uso deste sistema . . . 42
5.2 BODY TRACKING MDV: SISTEMA PARA FISIOTERAPIA . . . 44
5.2.1 Vis˜ao Geral . . . 44
5.2.2 Funcionalidades do Sistema . . . 44
5.2.3 Resultados e Aplicac¸˜ao . . . 48
6 CAP´ITULO: CONCLUS ˜AO . . . 56
6.1 CONSIDERAC¸ ˜OES . . . 56
6.2 PERSPECTIVAS E TRABALHOS FUTUROS . . . 57
REFER ˆENCIAS . . . 58
Anexo A -- TERMO DE AUTORIZAC¸ ˜AO DE USO DE IMAGEM E DEPOIMEN-TOS: GLEYSON REGIS VITTI . . . 64
Anexo B -- TERMO DE AUTORIZAC¸ ˜AO DE USO DE IMAGEM E DEPOIMEN-TOS: SERAFIM VELI . . . 65
Anexo C -- TERMO DE AUTORIZAC¸ ˜AO DE USO DE IMAGEM E DEPOIMEN-TOS: THIAGO ALFREDO DE SIQUEIRA PEREIRA . . . 66
1 CAP´ITULO: INTRODUC¸ ˜AO
O advento de novas tecnologias tem contribu´ıdo para avanc¸os na captura de movimento e sua aplicac¸˜ao exerc´ıcios f´ısicos. Por exemplo, Li e Sevcenco (2013) relataram que a aplicac¸˜ao da tecnologia de captura de movimentos, baseada em dispositivos de controle por gestos, ´e atrativa devido a seu baixo custo de aquisic¸˜ao de hardware.
De acordo com Borghese et al. (2013), tais tecnologias permitem criar um ambiente motivacional e que podem ser direcionados em aplicac¸˜oes medicas, como uso da realidade virtual para apoiar a reabilitac¸˜ao. Entretanto, Halton (2008) aponta a necessidade do monitora-mento do paciente por um profissional da ´area, de modo a evitar risco de prejudicar o paciente. Como exemplo, uma das abordagens mais recentes ´e a reabilitac¸˜ao virtual, que busca trabalhar o uso de func¸˜oes motoras grosseiras e finas por meio de uma interac¸˜ao do indiv´ıduo com um meio ambiente virtual Souza et al. (2016). A reabilitac¸˜ao virtual pode conferir be-nef´ıcios devido a sua capacidade de manter controle simultˆaneo sobre a realidade e sobre o abstrato, proporcionando situac¸˜oes que o usu´ario pode aprender coisas que n˜ao poderia com m´etodos tradicionais.
Nesse contexto, a fisioterapia atua nas mais diferentes ´areas da sa´ude e reabilitac¸˜ao, com procedimentos, t´ecnicas, metodologias e abordagens espec´ıficas que tˆem o objetivo de ava-liar, tratar, minimizar problemas, prevenir e curar as mais variadas disfunc¸˜oes. A fisioterapia corresponde a uma atividade de suma importˆancia no desenvolvimento de pessoas que apresen-tam deficiˆencia motora, e a utilizac¸˜ao de tecnologias que atualizem e auxiliem os m´etodos de reabilitac¸˜ao usados na fisioterapia, tornando-os mais efetivos, ´e de grande relevˆancia (MASSON et al., 2014).
Por outro lado, a tecnologia tem papel fundamental para o aperfeic¸oamento e dife-renciac¸˜ao do tratamento fisioterapˆeutico de pacientes, pois permite an´alise posterior dos mo-vimentos e exerc´ıcios realizados pelos pacientes, possibilitando um tratamento mais eficaz e personalizado (FERNANDES et al., 2014). Nessa uni˜ao entre sa´ude e tecnologia, uma ´area que est´a se tornando cada vez mais importante ´e a assistˆencia m´edica suportada por computador e,
em particular, a reabilitac¸˜ao domiciliar (UKITA et al., 2014). A fisioterapia e reabilitac¸˜ao vir-tual proporciona uma capacidade de an´alise em tempo real (feedback) de desempenho por meio de sinais visuais e auditivos, permite obter medidas quantitativas de progresso e conformidade, possibilita aumentar a motivac¸˜ao e entretenimento para melhorar a ades˜ao dos pacientes, e ofe-rece um tratamento espec´ıfico ao paciente conforme sua necessidade (HUBER et al., 2014).
Os benef´ıcios que a pr´atica de atividades f´ısicas traz para a sa´ude s˜ao certamente um bom motivo para que as pessoas se exercitem, mas o exerc´ıcio tamb´em tem seu risco, pois as pessoas correm risco de sofrer les˜oes quando se exercitam de forma incorreta (REYNOLDS et al., 2015). Ocorre que o profissional n˜ao pode estar sempre ao lado da pessoa para corrigir seus erros, e ´e muito importante sempre utilizar a t´ecnica adequada para a execuc¸˜ao do exerc´ıcio, porque sen˜ao pode causar diversas les˜oes (HO et al., 2013). Mesmo nas academias, existem demandas quanto a formas precisa de se obter, em tempo real, os dados dos atletas durante a realizac¸˜ao dos exerc´ıcios Liberal (2016). Algumas atividades f´ısicas s˜ao muitas vezes realizadas de forma subjetiva e sem um feedback para autocorrec¸˜ao. Este fato pode levar a v´ıcios durante a realizac¸˜ao de certos exerc´ıcios, os quais podem gerar poss´ıveis danos `a sa´ude, tanto em longas quanto em curtas escalas de tempo.
Uma forma de minimizar o impacto deste problema ´e o apoio via sistemas, que possua uma instalac¸˜ao amig´avel, de baixo custo, de modo que as pessoas possam obter, permitindo exercitar-se da forma correta em seu tempo livre (ZHOU, 2015). A detecc¸˜ao do movimento do corpo humano por meio de sensores de movimentos ´e capaz de ajudar a melhorar o desem-penho de um levantador de peso, por exemplo, ou mesmo ajudar o fisioterapeuta a identificar facilmente um movimento errado (SRISEN et al., 2015). Ainda, um monitoramento durante o treinamento pode ajudar os treinadores a melhorar a preparac¸˜ao de seus atletas.
Na ´area de esporte, muitos treinadores utilizam v´ıdeos para detectar e corrigir erros em diferentes t´ecnicas de levantamento de peso. Muitas vezes, mais de uma cˆamera ´e usada, de modo que o treinador tenta assistir o movimento completo de diferentes ˆangulos, para pos-teriormente, identificar erros na velocidade de elevac¸˜ao, ˆangulos e poses, a fim de explicar as mudanc¸as necess´arias para melhorias (CHATZITOFIS et al., 2013). Entretanto, comec¸a a ficar complexo analisar diversos resultados obtidos de v´arias fontes e formas.
Dentre as tecnologias de captura de movimento est´a a de controle por gestos (CA-PRANI et al., 2012), na qual o movimento corporal ´e capturado em tempo real (CHAN et al., 2011) com o uso de sensores de movimento. Atualmente, estes sensores est˜ao presentes em sistemas de entretenimento dom´estico cuja popularizac¸˜ao os tornou economicamente acess´ıvel, como o Kinect. Estes equipamentos podem assim facilmente ser aplicados para sa´ude e esporte
(LIU et al., 2013). Embora o Kinect tenha sido criado inicialmente para atuar em jogos no console Xbox 360 da Microsoft, percebeu-se a possibilidade de aplicar a tecnologia presente no sensor em outras situac¸˜oes (PILON, 2013).
Conforme revis˜ao feita neste estudo (veja Tabela 4), apesar de existirem diversos apli-cativos para fisioterapia e levantamento de peso, poucos s˜ao de c´odigo aberto, o que impede ou dificulta o re´uso em novos tratamentos que necessitem adaptac¸˜oes ou extens˜oes de suas funcionalidades.
O BH-Tracking ´e um software de c´odigo aberto com tecnologia de controle por ges-tos para aplicac¸˜oes em atividades f´ısicas, de reabilitac¸˜ao, fisioterapia e de levantamento de peso ol´ımpico e est´a dispon´ıvel em: http://marcosdiasvendramini.com.br/BH-Tracking/, sob a licenc¸a GNU GPL (General Public License). A aplicac¸˜ao permite a captura dos movimentos do paciente/atleta, compara os dados extra´ıdos com uma base de movimentos modelos previamente cadastrados e apresenta os resultados por meio de gr´aficos.
Para validar a corretude do movimento realizado pelo paciente ou atleta durante o exerc´ıcio, o sistema gera um gr´afico, comparando com a m´edia e o desvio padr˜ao da localizac¸˜ao ou angulac¸˜ao das articulac¸˜oes do corpo do paciente. Os dados do exerc´ıcio executado pelo paciente s˜ao salvos para an´alise por parte do fisioterapeuta, permitindo comparar a evoluc¸˜ao do paciente. Conforme ser´a apresentado nos cap´ıtulos a seguir, a validac¸˜ao dos movimentos por ˆangulos e localizac¸˜ao dos pontos demonstrou ser eficaz em diversos trabalhos, por isso a escolha deste m´etodo.
Por fim, a principal contribuic¸˜ao deste projeto foi a de disponibilizac¸˜ao de um pro-grama base de captura e comparac¸˜ao de movimento que possa ser reus´avel em conjunto com outras aplicac¸˜oes na ´area da Sa´ude e esportivas, como ferramenta para ajudar em diagn´ostico, ou em jogos s´erios de reabilitac¸˜ao ou treinamento. Outras contribuic¸˜oes podem ser resumidas em: (i) O sistema permite auxiliar o fisioterapeuta na avaliac¸˜ao do paciente e o treinador na avaliac¸˜ao de seu atleta; (ii) um sistema que se adapta a necessidade do paciente, permitindo ca-dastrar novos exerc´ıcios de acordo com a necessidade; (iii) permite ao fisioterapeuta comparar a evoluc¸˜ao do paciente, fazendo a comparac¸˜ao entre dois exerc´ıcios realizados pelo paciente; e por fim, (iv) C´odigo-fonte aberto ao p´ublico.
1.1 MOTIVAC¸ ˜AO
Os tratamentos convencionais em fisioterapia s˜ao, na sua maioria, de longa durac¸˜ao e repetitivos, o que faz o paciente encarar como algo cansativo e desestimulante, percepc¸˜ao
essa que interfere na efic´acia terapˆeutica (BALISTA, 2013). Com frequˆencia cada vez maior, t´ecnicas complementares tˆem sido aplicadas por empresas e entidades de diversos segmentos como complementares `as abordagens tradicionais. Nesse sentido, as novas tecnologias surgem como ferramenta para tornar mais agrad´avel e atraente as tarefas aos pacientes (VIANNA et al., 2013).
De acordo com Tseng et al. (2014), a maioria dos sistemas desenvolvidos para a reabilitac¸˜ao virtual e treinamento motor requerem um hardware complexo e caro, que s´o pode ser utilizado em ambientes cl´ınicos, o que um sistema de baixo custo pode ser uma das alterna-tivas mais adequadas para uso dom´estico com a supervis˜ao de um profissional.
Deste modo, o processo de reabilitac¸˜ao utilizando dispositivos de controle por ges-tos pode contribuir no tratamento de diversas doenc¸as relacionadas a fisioterapia, oferecendo exerc´ıcios de dificuldade gradual, assim gerando desafios que sejam estimulantes para o paci-ente (LATIF et al., 2014). As t´ecnicas de visualizac¸˜ao de dados em tempo real podem fornecer uma estrat´egia de acompanhamento de movimentos de maneira a integrar o usu´ario no ambiente computacional, fornecendo informac¸˜oes sobre o movimento, com o objetivo de incentiva-lo a alcanc¸ar um melhor desempenho no exerc´ıcio (DAMASCENO et al., 2013).
As tecnologias de controle por gestos vˆem aumentando o potencial de suas aplicac¸˜oes em atividades terapˆeuticas e psicomotoras (CLUA, 2014), por meio da captura dos movimentos do corpo, fornecendo para o fisioterapeuta, em tempo real, informac¸˜oes sobre o movimento realizado (BARROS et al., 2013). Esta tecnologia torna-se um fator motivacional e desafiador ao paciente na realizac¸˜ao de suas atividades f´ısicas.
Atualmente a tecnologia de controle por gestos tˆem se tornado uma tendˆencia na ´area da sa´ude para diversos tratamentos, principalmente se considerar o surgimento dos dispositivos que permitem a captura dos movimentos corporais (e.g. WiiMote, Kinect, Creative Senz3D, Leap Motion). At´e ent˜ao era custoso e intrusivo, pois era necess´ario possuir diversos sensores pelo corpo do paciente (HSIEH C; CHUNG, 2012).
Com relac¸˜ao ao levantamento de peso, segundo Ibarra et al. (2014), os jovens atletas tˆem les˜oes que deix´a-los fora das competic¸˜oes, estas les˜oes podem ocorrer devido `a falta dos princ´ıpios b´asicos do treinamento do peso, desequil´ıbrio muscular, fadiga, sobrecarga, entre ou-tros fatores. Desta forma, um sistema de monitoramento pode proporcionar um melhor controle dos atletas durante a sess˜ao de treinamento, por meio da monitorizac¸˜ao cont´ınua das medic¸˜oes do exerc´ıcio.
cap-tura de movimento, de forma eficaz o acompanhamento e registro tridimensional de movi-mento humano e em tempo real de captura de movimovi-mento n˜ao s´o aumenta a interac¸˜ao humano-computador, mas tamb´em para a educac¸˜ao modelo desportivo fornecendo uma ideia nova. Atu-almente, o Kinect ´e um sensor amplamente utilizado nos algoritmos de detecc¸˜ao de movimento do corpo humano (SRISEN et al., 2015).
Segundo Ho et al. (2013), o Kinect ´e um sensor de movimentos de baixo custo e que ´e capaz de dar feedback em tempo real sobre o que algu´em est´a fazendo na frente dele. De acordo com Ribeiro et al. (2015), existem estudos que comprovam que a fisioterapia utilizando o Kinect ´e at´e mais eficaz que os m´etodos convencionais, e que o Kinect vem sendo usado com frequˆencia em diversas ´areas, desde ajudar crianc¸as com autismo, at´e ajudar doutores em salas de operac¸˜oes.
Segundo Ukita et al. (2014), os sistemas automatizados de treinamento de movimentos s˜ao uma soluc¸˜ao promissora para atender a crescente demanda de exerc´ıcios, treinamento e reabilitac¸˜ao em casa.
Levando em considerac¸˜ao os estudos apresentados, observa-se que a utilizac¸˜ao de tec-nologias de controle por gestos est˜ao sendo cada vez mais aplicados como alternativas aos m´etodos tradicionais, dado sua efetividade na melhora em resultados com eles. Deste modo, este trabalho relata o desenvolvimento de um sistema que utilize tecnologia de controle por gestos, voltado para o aux´ılio do tratamento fisioterapˆeutico e no treinamento de levantamento de peso ol´ımpico. O sistema ´e composto pela realizac¸˜ao de alguns exerc´ıcios pr´e-definidos pelo fisioterapeuta na categoria de fisioterapia, e ainda permitir´a que o fisioterapeuta cadastre novos exerc´ıcios. Na categoria de levantamento de peso ol´ımpico, o sistema j´a possui as duas principais categorias pr´e-cadastradas, o arranco e o arremesso, n˜ao permitindo adicionar novos movimentos. O sistema validar´a os movimentos a partir da m´edia e desvio padr˜ao, baseado na localizac¸˜ao e na angulac¸˜ao das articulac¸˜oes.
1.2 OBJETIVOS
1.2.1 OBJETIVO GERAL
Desenvolver um sistema de tracking dos movimentos do corpo via tecnologias de con-trole por gestos, reus´avel e de c´odigo aberto para monitoramento e an´alise em aplicac¸˜oes de fisioterapia e levantamento de peso ol´ımpico.
1.2.2 OBJETIVOS ESPEC´IFICOS
• Revisar na literatura cientifica sistemas similares aos do objetivo deste projeto;
• Pesquisar e definir um sistema de captura e an´alise de movimentos a ser usado como tecnologia de controle por gestos neste projeto;
• Estudar e definir movimentos e funcionalidades poss´ıveis a serem desenvolvidas na ´area de fisioterapia e levantamento de peso com apoio de profissional da ´area;
• Desenvolver sistema vers´atil para a inclus˜ao de novos exerc´ıcios definidos pelo profissio-nal da ´area, quando poss´ıvel;
• Criar um sistema de captura em tempo real dos dados do paciente/atleta; • Criar relat´orios para an´alise dos resultados.
1.3 ORGANIZAC¸ ˜AO DO TEXTO
Os demais cap´ıtulos deste texto est˜ao organizados desta forma: No Cap´ıtulo 2 cont´em a fundamentac¸˜ao te´orica, os conceitos utilizados no decorrer do projeto. No Cap´ıtulo 3 ´e apre-sentado um comparativo dos sensores (Kinect, Leap Motion e Creative Senz3D) utilizando dois jogos digitais. O Cap´ıtulo 4 cont´em uma revis˜ao de trabalhos relacionados com o uso de tecnologia de controle por gestos na reabilitac¸˜ao e no levantamento de peso. No Cap´ıtulo 5 ´e apresentado o desenvolvimento do software BioHealth-Tracking, bem como sua arquitetura e funcionalidades. No Cap´ıtulo 6 s˜ao discutidas as conclus˜oes finais obtidas, perspectivas e trabalhos futuros.
2 CAP´ITULO: FUNDAMENTAC¸ ˜AO TE ´ORICA
Neste cap´ıtulo, s˜ao apresentados os conceitos b´asicos necess´arios relacionados a ´area da sa´ude e a ´area da computac¸˜ao que s˜ao abordados durante o projeto.
2.1 AREA DA SA ´´ UDE E ESPORTE
Nesta sec¸˜ao, s˜ao apresentados os conceitos relacionados a ´area da sa´ude (fisioterapia e reabilitac¸˜ao) e do esporte (levantamento de peso, levantamento de peso ol´ımpico, arranco e arremesso), que s˜ao abordados durante o projeto.
2.1.1 FISIOTERAPIA
Segundo Fernandes et al. (2014), define-se fisioterapia como uma ciˆencia aplicada ao estudo, diagn´ostico, prevenc¸˜ao e tratamento de disfunc¸˜oes cin´eticas funcionais de ´org˜aos e sistemas. Ainda, a fisioterapia ´e uma ciˆencia da sa´ude que estuda, previne e trata os dist´urbios cin´eticos funcionais intercorrentes em ´org˜aos e sistemas do corpo humano, gerados por altera-c¸˜oes gen´eticas, por traumas e por doenc¸as adquiridas, na atenc¸˜ao b´asica, m´edia complexidade e alta complexidade Coffito (2015).
A fisioterapia, como parte integrante da reabilitac¸˜ao, foi regulamentada no Brasil h´a mais de 40 anos, sendo uma especialidade jovem em relac¸˜ao a outras profiss˜oes da ´area da sa´ude (CAVALCANTI et al., 2013).
O fisioterapeuta ´e o profissional de sa´ude, com formac¸˜ao acadˆemica superior, habili-tado `a investigac¸˜ao do diagn´ostico dos dist´urbios cin´eticos funcionais, a prescric¸˜ao das condu-tas fisioterapˆeuticas, a sua ordenac¸˜ao e induc¸˜ao no paciente bem como o acompanhamento da evoluc¸˜ao do quadro cl´ınico funcional e as condic¸˜oes para alta do servic¸o (COFFITO, 2015).
2.1.2 REABILITAC¸ ˜AO
O conceito de reabilitac¸˜ao ´e marcado por divergˆencias e diferentes compreens˜oes. Tem-se um grupo que define a reabilitac¸˜ao como um processo de durac¸˜ao limitada e com ob-jetivos definidos, com vistas a permitir que uma pessoa com deficiˆencia alcance n´ıvel f´ısico, mental e/ou social ´otimos; e outro grupo aborda a reabilitac¸˜ao como servic¸o, concentrando as principais divergˆencias em torno da quest˜ao de sua organizac¸˜ao (CAVALCANTI et al., 2013).
J´a para Castro et al. (2006), LIANZA (2007), a reabilitac¸˜ao ´e um conjunto de pro-cedimentos diagn´osticos e terapˆeuticos aplicados aos indiv´ıduos portadores de algum tipo de incapacidade, de etiologia e graus variados, sendo transit´oria ou definitiva, que tem como obje-tivo o restabelecimento da funcionalidade do indiv´ıduo, no que diz respeito `as suas capacidades f´ısicas, ps´ıquicas, sociais e profissionais.
2.1.3 M ´USCULO AGONISTA
Os m´usculos agonistas reagem para responder a est´ımulos volunt´arios ou involunt´arios e criar o movimento necess´ario para completar uma tarefa (LEITE, 2017). De acordo com Anatomia (2017), os agonistas s˜ao os m´usculos principais que ativam um movimento espec´ıfico do corpo, eles se contraem ativamente para produzir um movimento desejado.
2.1.4 M ´USCULO ANTAGONISTA
Segundo Leite (2017), os m´usculos antagonistaa atuam contr´ario ao m´usculo agonista e ajuda a levar o membro exercitado de volta `a sua posic¸˜ao de origem ap´os o t´ermino do mo-vimento. O m´usculo agonista sempre contrai para iniciar o movimento e o antagonista estica e alonga permitindo a circulac¸˜ao. S˜ao os m´usculos que se op˜oem `a ac¸˜ao dos agonistas, quando o agonista se contrai, o antagonista relaxa progressivamente, produzindo um movimento suave (ANATOMIA, 2017).
2.1.5 LEVANTAMENTO DE PESO
Os relatos hist´oricos de testes de esforc¸o m´aximo e de treinamento para aumento de forc¸a s˜ao t˜ao antigos quanto `as ilustrac¸˜oes de levantamento de peso encontradas no t´umulo eg´ıpcio do Pr´ıncipe Baghti, datado de 2040 a.C. (CABRAL et al., 2006). De acordo com Brasil (2017), o levantamento de peso surgiu h´a muitos anos como uma maneira simples de deter-minar quem era o mais forte, mas a modalidade que se tornaria ol´ımpica tamb´em tinha outros
prop´ositos. Por exemplo, em 1.100 a.C., os chineses utilizavam o levantamento de peso como maneira de selecionar novos soldados para o Ex´ercito. Embora n˜ao tenha entrado como esporte nos Jogos da Gr´ecia Antiga, o levantamento de peso j´a era praticado `a ´epoca, principalmente como forma de preparac¸˜ao para outras modalidades.
Escrituras remotas indicam que os treinamentos com pesos e as competic¸˜oes de forc¸a foram populares na Gr´ecia antiga, por volta de 557 a.C. (CABRAL et al., 2006). Em 1887, h´a registros de concursos de levantamento de peso disputados na ´Austria. Em 1891 foi dis-putado o primeiro Campeonato Mundial de levantamento de peso, com a participac¸˜ao de sete atletas de seis pa´ıses diferentes. Apenas em Atenas-1896, o levantamento de peso entrou no programa ol´ımpico no in´ıcio da era moderna. A disputa ainda n˜ao era dividida entre categorias de peso, fato ocorrido apenas nos Jogos da Antu´erpia-1920. Por fim, as mulheres s´o comec¸aram a competir nas Olimp´ıadas de Sydney-2000 (BRASIL, 2017).
2.1.6 LEVANTAMENTO DE PESO OL´IMPICO
Segundo Almeida (2013), o levantamento de peso ol´ımpico ´e uma das modalidades desportivas mais tradicionais, surgiu no final do s´eculo XIX, participou de todas as edic¸˜oes dos Jogos Ol´ımpicos e consiste em uma das modalidades mais estudadas pelos pesquisadores de ciˆencia desportiva.
O levantamento de peso ol´ımpico utiliza movimentos que envolvem v´arias articulac¸˜oes e que solicitam mais de 50% da massa corporal, ativando o sistema neuromuscular de forma integrada, e em uma modalidade esportiva onde as principais valˆencias f´ısicas s˜ao a forc¸a e a potˆencia, consistindo em uma ac¸˜ao intensa e de curta durac¸˜ao, fica claro a importˆancia da produc¸˜ao de forc¸a e sua transferˆencia para as extremidades do corpo de forma eficaz (AL-MEIDA, 2013).
O treinamento de levantamento de peso ol´ımpico est´a dividido em exerc´ıcios de ar-ranco, arremesso, que s˜ao os exerc´ıcios t´ecnicos, e o agachamento, que ´e um exerc´ıcio de forc¸a (OLIVEIRA et al., ). Competitivamente o levantamento de peso ol´ımpico ´e caracterizado por dois exerc´ıcios ou estilos de levantamento: arranco e arremesso, o atleta que conseguir levantar mais peso no total dos dois exerc´ıcios ´e considerado o vencedor (ALMEIDA, 2013).
2.1.6.1 ARRANCO (SNATCH)
O levantamento de peso ol´ımpico no estilo arranco, a barra est´a no ch˜ao `a frente do levantador que dever´a empunhar a barra com as m˜aos em pronac¸˜ao, palmas das m˜aos viradas
para baixo, e executar o levantamento em apenas um ´unico movimento dos brac¸os a fim de promover a extens˜ao total dos mesmos acima da cabec¸a e manter essa posic¸˜ao at´e ouvir o sinal do juiz indicando a realizac¸˜ao do levantamento por completo (NEVES, 2012). Na Figura 1, ´e apresentado todo o movimento do levantamento de peso ol´ımpico no estilo arranco.
Figura 1: Levantamento de peso ol´ımpico no estilo arranco Fonte: Adaptado de Coutinho (2017) e Souza (2017)
2.1.6.2 ARREMESSO (CLEAN AND JERK)
No estilo arremesso do levantamento de peso ol´ımpico ´e realizado em dois tempos. No primeiro tempo, preparac¸˜ao para o arremesso, a barra est´a no ch˜ao `a frente do levantador que dever´a empunhar a barra com as m˜aos em pronac¸˜ao, palmas viradas para baixo, e elevar a barra em um movimento cont´ınuo at´e um apoio para os ombros. Ao final do primeiro tempo, as pernas dever˜ao estar estendias e a barra apoiada nas clav´ıculas antes que inicie o segundo tempo. No segundo tempo do levantamento o atleta far´a uma ligeira flex˜ao de pernas executando o estilo tesoura associado `a extens˜ao completa dos brac¸os a cima da cabec¸a (NEVES, 2012). Na
Figura 2, ´e apresentado o primeiro tempo do movimento do levantamento de peso ol´ımpico no estilo arremesso, e na Figura 3, ´e apresentado o segundo tempo do levantamento.
Figura 2: Primeiro tempo do levantamento de peso ol´ımpico no estilo arremesso Fonte: Adaptado de Coutinho (2017) e Souza (2017)
2.2 AREA DA COMPUTAC´ ¸ ˜AO
Nesta sec¸˜ao, s˜ao apresentados os conceitos base necess´arios relacionados `a ´area da computac¸˜ao (tecnologia de controle por gestos, descric¸˜ao e comparativos dos sensores: Kinect, Leap Motion e Creative Senz3D), que s˜ao abordados durante o projeto.
2.2.1 TECNOLOGIA DE CONTROLE POR GESTOS
Os NUI (Natural User Interfaces / Interface natural de usu´ario), tamb´em conhecido como controle por gestos s˜ao interac¸˜oes homem-m´aquina via dispositivos que reconhecem ges-tos, movimentos e voz do usu´ario, sem a necessidade de contato direto com algum hardware (SHIRATUDDIN; WONG, 2012) (FAN et al., 2013). Al´em disso, segundo NMC (2012), essa mesma tecnologia vai se tornar mais integrada na educac¸˜ao ou em jogos nos pr´oximos anos.
Segundo Shotton et al. (2013), as novas tecnologias de controle por gestos s˜ao um passo para tornar interfaces naturais uma realidade no dia a dia do uso computacional. Assim,
Figura 3: Segundo tempo do levantamento de peso ol´ımpico no estilo arremesso Fonte: Adaptado de Coutinho (2017) e Souza (2017)
os dispositivos baseados em gestos podem ser usados para v´arias aplicac¸˜oes, incluindo jogos. Os jogos s˜ao atividades que inclui entretenimento e interac¸˜ao com objetos e cont´em um desafio (SLOAN et al., 2014).
As tecnologias perceptivas tˆem como objetivo a interac¸˜ao natural entre o usu´ario e o computador, provendo uma detecc¸˜ao sensorial detalhada dos usu´arios, principalmente o reco-nhecimento de gestos, o recoreco-nhecimento facial, o recoreco-nhecimento de voz e o recoreco-nhecimento de toque (HSIEH et al., 2012).
A seguir s˜ao destacadas as principais tecnologias de controle por gestos do mercado de baixo custo.
2.2.1.1 RASTREAMENTO ´OPTICO
Durante a d´ecada de 1990, o avanc¸o tecnol´ogico permitiu o desenvolvimento de dispo-sitivos interativos mais avanc¸ados, com comportamento determin´ıstico. O rastreamento ´optico passou a ser usado, em func¸˜ao dos avanc¸os na ´area de vis˜ao computacional (KIRNER; KIR-NER, 2011). De acordo com Silva (2004), o rastreamento ´optico pode oferecer vantagens sobre os m´etodos magn´eticos ou mecˆanicos, pois permite que sejam utilizados dispositivos sem fio, facilitando a mobilidade do usu´ario, rastreamento de m´ultiplos objetos, oferecendo pouca sen-sibilidade a interferˆencias externas.
2.2.1.2 KINECT
O Kinect ´e um sensor de movimento que sincroniza cor e profundidade de imagens, possibilitando interac¸˜oes entre jogadores e aplicac¸˜ao sem a necessidade de controles (HAN et al., 2013). Desenvolvido pela PrimeSense e posteriormente adquirido pela Microsoft, foi incorporado como perif´erico do console X-Box 360 (WEBB; ASHLEY, 2012).
O sensor Kinect ´e composto por trˆes cˆameras e um conjunto de microfones, conforme visto na Figura 4, sendo uma cˆamera RGB convencional, respons´avel pela captura da imagem, duas cˆameras infravermelhas, que s˜ao utilizadas para detectar a distˆancia do usu´ario e os mi-crofones que s˜ao utilizados para captar a voz (CRAWFORD, 2010). Esse conjunto permite a sincronizac¸˜ao e captura de imagem, corpo humano em 3D, movimento do corpo, identificac¸˜ao do rosto e reconhecimento da voz do usu´ario. Para isto, o software possui um sistema de reco-nhecimento, utilizando uma tecnologia de cancelamento de sons que permite ao sensor captar somente o som da voz (HAN et al., 2013).
O SDK (Software Development Kit) do Kinect, ´e um kit de desenvolvimento de apli-cativos que foi desenvolvido pela Microsoft, suporta aplicac¸˜oes desenvolvidas em C#, C++, Visual Basic ou JavaScript, sempre utilizando a IDE (Integrated Development Environment) da Microsoft, o Visual Studio (WEBB; ASHLEY, 2012). Em 2011 a empresa liberou uma nova vers˜ao do seu kit de desenvolvimento para Windows (SOLTANI et al., 2012), permitindo que o sensor seja usado em computadores com o sistema operacional Windows e para outras finalida-des al´em de jogos.
2.2.1.3 LEAP MOTION
O Leap Motion ´e um sensor que foi desenvolvido por uma empresa dos Estados Unidos chamada Leap Motion, seu sensor de movimento destaca-se por possuir uma precis˜ao
extrema-Figura 4: Componentes do Sensor Kinect Fonte: Microsoft (2017a)
mente alta (HSU et al., 2014). Por meio de uma nova abordagem de reconhecimento, o Leap Motion, pretende alcanc¸ar um n´ıvel nunca experimentado de imers˜ao, interac¸˜ao e navegac¸˜ao com um computador (POTTER et al., 2013). Com o Leap Motion o usu´ario poder´a controlar precisamente um computador, com gestos naturais, utilizando suas m˜aos e seus dedos.
Com o tamanho de um pendrive, como pode ser visto na Figura 5, o sensor pode dis-tinguir os dedos e rastrear seus movimentos de forma milim´etrica, cerca de 1/100 de mil´ımetro (VIKRAM et al., 2013).
O SDK do Leap Motion, ´e um kit de desenvolvimento de aplicativos que foi desenvol-vido pela Leap Motion, suporta aplicac¸˜oes desenvolvidas em JavaScript, Unity/C#, C++, Java, Python ou Objective-C (POTTER et al., 2013).
2.2.1.4 CREATIVE SENZ3D
A Creative Senz3D ´e um sensor de movimento desenvolvido pela Creative em uma parceria com a Intel. A cˆamera detecta gestos e movimentos de cabec¸a, podendo capturar at´e os contornos do rosto do usu´ario, abrindo novas possibilidades para jogos interativos e maneiras de interagir com o computador (NEGRIJN, 2015).
Como pode ser visto na Figura 6, a cˆamera Creative Senz3D ´e composta por duas cˆameras, sendo uma HD 720p e a outra uma cˆamera com sensor 3D, um laser para captura de profundidade e microfones para captac¸˜ao de ´audio (INTEL, 2015).
Figura 5: Arquitetura do Leap Motion Fonte: Motion (2016)
Figura 6: Arquitetura da Creative Senz3D Fonte: Intel (2015)
de captac¸˜ao de gestos de curto alcance, conseguindo capturar gestos e movimentos entre 15 e 90 cent´ımetros de distˆancia (NGUYEN et al., 2015). Permite o acompanhamento dos dedos, e grac¸as a esse recurso, tem a capacidade de reconhecer e diferenciar poses est´aticas da m˜ao e
de reconhecer movimentos e gestos de forma bem precisa. Disp˜oe tamb´em de detecc¸˜ao facial e an´alise e reconhecimento de voz (NEGRIJN, 2015). Um recurso interessante da Creative Senz3D ´e a sua capacidade de diferenciac¸˜ao entre uma pessoa e o fundo, assim permitindo a remoc¸˜ao do plano de fundo para a gravac¸˜ao de um v´ıdeo (INTEL, 2015).
O SDK da Creative Senz3D, ´e um kit de desenvolvimento de aplicativos que foi desen-volvido pela Creative em parceria com a Intel, suporta aplicac¸˜oes desenvolvidas em C++, C#, Unity ou Java (NGUYEN et al., 2015).
3 CAP´ITULO: AN ´ALISE COMPARATIVO DOS SENSORES EM JOGOS DIGITAIS
Neste item, ser´a apresentada uma comparac¸˜ao dos sensores Kinect, Leap Motion e Creative Senz3D, utilizando dois jogos digitais como estudo comparativo feito para compreen-der as vantagens e desvantagens dos sensores. O motivo do estudo ser com esses sensores foi por serem os dispon´ıveis no Laborat´orio de Jogos Digitais (UTFGames) da UTFPR-CP ou do orientador.
3.1 MOTIVAC¸ ˜AO
Para testar aplicac¸˜oes reais foram implementados dois jogos digitais distintos. O pri-meiro foi um jogo digital de autoria pr´opria com tem´atica de futebol. Na verdade o usu´ario ter´a que usar a m˜ao ao inv´es os p´es para ”chutar”a bola no gol (Figura 7). O segundo teste foi realizado com uma vers˜ao do tradicional jogo Pong (Figura 8), para isso, os comandos de teclado foram trocados pelos de gestos.
3.2 DESENVOLVIMENTO
Os dispositivos de controle por gestos utilizados para esta comparac¸˜ao foram escolhi-dos baseaescolhi-dos na sua disponibilidade, bem como diversidade de tecnologia. Para tanto, Esta an´alise considerou o uso direto das tecnologias Kinect da Microsoft, a cˆamera Creative Senz3D desenvolvida pela empresa Creative em parceria com a Intel e o dispositivo Leap Motion da empresa Leap Motion Inc.
O desenvolvimento dos jogos digitais, bem como sua implementac¸˜ao foram feitas no Visual Studio Community 2015 da Microsoft (MICROSOFT, 2017b) com a linguagem de programac¸˜ao C#, que ´e amplamente utilizada no desenvolvimento de jogos para X-Box (EG-GES et al., 2013). O pacote Visual Studio foi obtido gratuitamente em sua vers˜ao Community no site da Microsoft, sendo que o pacote de instalac¸˜ao total tem em torno de 4GB (MICRO-SOFT, 2017b). Para o desenvolvimento foi necess´ario importar a biblioteca ”Microsoft.Kinect”,
Figura 7: Imagem do Jogo de Futebol Fonte: Autoria Pr´opria
Figura 8: Imagem da vers˜ao modificada do jogo Pong Fonte: Autoria Pr´opria
sendo parte da vers˜ao 1.8 da SDK, tamb´em foi utilizada uma biblioteca de f´ısica para controlar o comportamento da bola (quique da bola no ch˜ao, bater na trave, forc¸a do movimento).
J´a com o Leap Motion foi usada a linguagem JavaScript e a SDK vers˜ao 2.3.1 da SDK com bibliotecas da mesma, para o controle do comportamento da bola, a biblioteca utilizada no C# foi transcrita para JavaScript.
Assim como no Kinect, a implementac¸˜ao do Creative Senz3D foi feita com a lingua-gem de programac¸˜ao C# e com a instalac¸˜ao da biblioteca da Intel Perceptual Computing 2013 SDK. O desenvolvimento tamb´em foi realizado no Visual Studio Community 2015.
Os jogos desenvolvidos foram testados em dois ambientes de teste para os trˆes disposi-tivos analisados. O primeiro ambiente foi um notebook com um processador Intel i7-3612QM 2.10GHz, com 6GB de mem´oria RAM, utilizando um sistema operacional Windows 10 Pro 64 bits. O Segundo ambiente foi um notebook com um processador Intel Celeron N2940 1.83GHz, com 4GB de mem´oria RAM, utilizando um sistema operacional Windows 10 Home 64 bits.
Para fazer a medic¸˜ao do tempo de carregamento, foram utilizados dois cronˆometros, um que ´e iniciado ap´os a aplicac¸˜ao ser executada, e outro implementado junto `a aplicac¸˜ao, para detectar o tempo de carregamento do sensor dentro da aplicac¸˜ao. O consumo de mem´oria foi verificado por meio do Task Manager dispon´ıvel no sistema operacional Windows 10.
3.3 RESULTADOS E DISCUSS ˜AO
A vis˜ao que emerge-se a partir desta an´alise comparativa sugere que as tecnologias e dispositivos de controle por gestos est˜ao em fase de amadurecimento. Na Tabela 1, ´e apre-sentada a comparac¸˜ao dos dispositivos (Kinect, Leap Motion e Creative Senz3D) utilizados, demonstrando seus pontos fortes e fracos e tamb´em, bem como suas principais caracter´ısticas de cada um dos sensores.
No jogo de futebol do Kinect, o jogador pode se utilizar qualquer uma das m˜aos para pegar a bola e atirar ao Gol, sendo que se utilizadas as duas o sensor as detecta normalmente, inserindo uma nova bola na tela.
Tabela 1: Comparativo entre os Dispositivos de controle por gestos Leap Motion Creative Senz3D Kinect
Linguagem de Programac¸˜ao JavaScript Unity/C# C++ Java Python Objective-C C++ C# Unity Java C# C++ Visual Basic JavaScript
Linguagem Usada JavaScript C# C#
Captura de Imagem Sim Sim Sim
Captura de movimento Sim Sim Sim
Captura o corpo todo N˜ao N˜ao Sim
Reconhecimento voz N˜ao Sim Sim
Precis˜ao 1/100 mil´ımetros Cent´ımetros Cent´ımetros
Sensor profundidade Sim Sim Sim
Alcance 2cm a 50cm 15cm a 90cm 40cm a 400cm
Sensor usado Infravermelho Infravermelho e RGB
Infravermelho e RGB
Dimens˜oes 8 x 3 x 1,2 cm 10,8 x 5 x 5,3 cm 28 x 7 x 7cm
Windows Sim Sim Sim
Linux Sim N˜ao N˜ao
Mac OS X Sim N˜ao N˜ao
Windows Phone N˜ao N˜ao N˜ao
iOS N˜ao N˜ao N˜ao
Android N˜ao N˜ao N˜ao
Web Sim N˜ao Sim
Console N˜ao N˜ao Sim
SDK Sim Sim Sim
Vers˜ao da SDK 2.3.1 2013 1.8
Documentac¸˜ao M´edia Pequena Grande
Lanc¸amento 2013 2013 2010
Prec¸o USD99.99 USD199.99 USD149.99
Fonte: Autoria Pr´opria
Um ponto positivo do Leap Motion ´e a n˜ao necessidade de compilac¸˜ao do c´odigo, ge-rando apenas arquivos HTML e JavaScript, podendo ser aberto em qualquer navegador, por´em com a necessidade da instalac¸˜ao dos drivers Leap Motion. No jogo do futebol, o programa ficou separado em uma p´agina HTML, que inicia as bibliotecas e o arquivo JavaScript com o jogo. Assim como no Kinect, as duas m˜aos podem ser utilizadas no jogo.
J´a o jogo de futebol na Creative Senz3D esta dispon´ıvel somente para Desktop de Sistemas Windows, n˜ao sendo poss´ıvel a exportac¸˜ao para nenhum outro ambiente. J´a para a implementac¸˜ao do Pong, foi utilizado o mesmo c´odigo-fonte em C# que havia sido modificado
para o Kinect, ap´os importar as bibliotecas e implementar o controle de gestos da Creative Senz3D no Pong.
Ap´os testar os jogos, conforme pode ser visto na Tabela 2 e na Tabela 3, para o Kinect no ambiente 1 (Notebook i7), o tempo de carregamento da aplicac¸˜ao foi de dois segundos, j´a no ambiente 2 (Notebook Celeron), o tempo foi de trˆes segundos e meio, em ambos os ambientes o sensor demorou meio segundo para carregar. A m´edia de consumo de mem´oria RAM foi a mesma nos dois ambientes, sendo de 88MB, sendo 83MB consumidos pelo jogo e mais 5MB consumidos pelos servic¸os e drivers do Kinect.
Tabela 2: Jogo Futebol: An´alise de desempenho por tempo de carregamento e consumo de mem´oria RAM
Creative Senz3D Leap Motion Kinect
Chrome Firefox Internet
Explorer Edge
A1 3.45 seg. 2.35 seg. 3.13 seg. 3.84 seg. 3.58 seg. 2.33 seg. TC
37,8 MB 59.7 MB 80.4 MB 35.6 MB 26.9MB 88.2MB RC
A2 5.48 seg. 2.86 seg. X 5.08 seg. 4.67 seg. 3.51 seg. TC
37.4MB 59.8MB X 35.9MB 26MB 88MB RC
A1: Ambiente 1; A2: Ambiente 2; TC: Tempo de carregamento; RC: RAM consumida Fonte: Autoria Pr´opria
Tabela 3: Jogo Pong: An´alise de desempenho por tempo de carregamento e consumo de mem´oria RAM
Creative Senz3D Leap Motion Kinect
Chrome Firefox Internet
Explorer Edge
A1 3.05 seg. 2.09 seg. 2.99 seg. 3.27 seg. 3.02 seg. 1.97 seg. TC 37,4 MB 59.5 MB 79.8 MB 35.4 MB 26.1 MB 79.3 MB RC A2 5.12 seg. 2.55 seg. X 4.21 seg. 4.03 seg. 3.04 seg. TC
37.0MB 59.1MB X 35.7MB 26.2 MB 88.5MB RC
A1: Ambiente 1; A2: Ambiente 2; TC: Tempo de carregamento; RC: RAM consumida Fonte: Autoria Pr´opria
A Creative Senz3D demorou trˆes segundos para carregar a aplicac¸˜ao no ambiente 1, e cerca de 5 segundos no ambiente 2. Nos dois ambientes o sensor demorou cerca de um segundo para carregar, e consumiu em m´edia 37MB de mem´oria RAM, sendo 35MB pela aplicac¸˜ao e mais 2MB consumidos pelos servic¸os e drivers da Creative Senz3D.
J´a o Leap Motion foi medido de maneira diferente, como os jogos foram desenvolvidos para web, os testes foram feitos em quatro navegadores no ambiente 1 e trˆes no ambiente 2.
No ambiente 1, no Google Chrome, o jogo carregou em dois segundos, com o Google Chrome ocupando 59MB de mem´oria. J´a executando o no Mozilla Firefox, o tempo de carregamento foi de trˆes segundos, com o Firefox ocupando 80MB de mem´oria. Utilizando o Internet Explorer, o carregamento foi de trˆes segundos e o consumo de mem´oria foi de 35MB. O ´ultimo teste foi utilizando o Microsoft Edge, com carregamento de 3.5 segundos e 26MB ocupados na mem´oria. Em todos os navegadores testados, ap´os o tempo de carregamento do jogo, o sensor demorou mais meio segundo para carregar, e o Leap Motion Service ocupou mais 40MB de mem´oria RAM.
No ambiente 2, no Google Chrome, o jogo carregou em dois segundos. Utilizando o Internet Explorer, o carregamento foi de cinco segundos. E utilizando o Microsoft Edge, o car-regamento demorou cerca de quatro segundos. Em todos os navegadores testados no ambiente dois, a m´edia de consumo de mem´oria foi a mesma do ambiente um.
Com relac¸˜ao a profundidade de vis˜ao, o Kinect consegue alcanc¸ar at´e 400cm de vis˜ao, por´em s´o consegue captar o usu´ario ap´os 40cm de distˆancia, assim como a Creative Senz3D, possui sensores infravermelho, RGB e reconhecimento de voz, com relac¸˜ao a precis˜ao, o Kinect consegue captar movimentos com uma precis˜ao de alguns cent´ımetros. Por ser desenvolvido pela Microsoft, o Kinect funciona em ambientes com sistema operacional Windows, na Web e no console X-Box, assim como as outras cˆameras, o Kinect precisa de um controlador instalado para reconhecer o sensor. Dos sensores avaliados, o Kinect ´e o que tem uma documentac¸˜ao mais ampla, possuindo diversos exemplos, e por ser um hardware antigo, possui muitos artigos de referˆencia.
O Leap Motion apresentou uma boa precis˜ao na captura dos movimentos, conseguindo captar movimentos de forma milim´etrica, por´em reconhece apenas os gestos das m˜aos, n˜ao con-seguindo captar o corpo todo, possui uma curta profundidade de vis˜ao, tendo um alcance de 2cm a 50cm, e possui apenas um sensor infravermelho, e n˜ao possui reconhecimento de voz. A por-tabilidade do Leap Motion ´e um grande destaque, j´a que pode rodar em sistemas operacionais Windows, Mac OS X, Linux e tamb´em na Web, bastando instalar o Leap Motion Controller. Possui uma documentac¸˜ao razo´avel, com v´arios exemplos, mas por ser relativamente novo, ainda n˜ao possui uma grade base de dados referente na web.
A Creative Senz3D consegue capturar gestos e movimentos das m˜aos e da cabec¸a, pos-sui uma profundidade de vis˜ao razo´avel, alcanc¸ando de 15cm `a 90cm de vis˜ao, pospos-sui sensores infravermelho, RGB e reconhecimento de voz, a Creative Senz3D consegue captar movimentos com uma precis˜ao de alguns cent´ımetros. Com relac¸˜ao `a portabilidade, a Creative Senz3D tem um funcionamento restrito ao sistema operacional Windows, n˜ao funcionando em outra
plata-forma, da mesma forma que o Leap Motion, precisa de um controlador instalado para poder reconhecer o sensor. Possui uma documentac¸˜ao pequena, com alguns exemplos dispon´ıveis, e por ser um hardware novo, possui poucos artigos de referˆencia.
A linguagem de programac¸˜ao ´e importante no desenvolvimento de tecnologias de con-trole por gestos, com ela, o programador poder´a definir tarefas ou at´e mesmo implementar operac¸˜oes inexistentes. Neste ponto, as trˆes tecnologias apresentadas tˆem como ponto forte, v´arias opc¸˜oes de linguagens de desenvolvimento, o que aumenta a gama de desenvolvedores dispon´ıveis, sendo o Kinect o que oferece o menor n´umero de opc¸˜oes, por ser desenvolvido pela Microsoft, o desenvolvimento se restringe apenas as suas linguagens de programac¸˜ao e ao Visual Studio, algo que n˜ao ocorre com os outros sensores, dentre eles, o Leap Motion ´e o que mais linguagens de programac¸˜ao tˆem dispon´ıvel. Por´em quando o assunto ´e documentac¸˜ao, o Kinect leva vantagens sobre os outros sensores, por ter uma documentac¸˜ao maior e com mais exemplos oficiais e n˜ao oficiais.
3.4 CONCLUS ˜AO DO COMPARATIVO
´
E poss´ıvel concluir que dentre as tecnologias de controle por gestos estudados, os trˆes dispositivos estudados conseguem executar perfeitamente as funcionalidades dos dois jogos propostos, cada um com suas vantagens e desvantagens j´a mencionadas. Para uma aplicac¸˜ao que n˜ao necessitam de uma vis˜ao de alcance longa, o Leap Motion ´e o mais aconselhado, por ter um alcance mais curto e uma precis˜ao maior que os outros sensores, por´em, o Leap Motion s´o reconhece as m˜aos do usu´ario. Para uma aplicac¸˜ao que necessita de uma vis˜ao de alcance maior, ou precise captar corpo todo do usu´ario, o Kinect ´e a melhor opc¸˜ao, pois ´e o ´unico dos sensores testados que consegue preencher esses requisitos. O Kinect tamb´em leva vantagem por ter uma documentac¸˜ao maior e mais abrangente, j´a o Leap Motion, pela sua grande portabilidade.
4 REVIS ˜AO DE TRABALHOS RELACIONADOS
Neste cap´ıtulo ´e apresentada uma revis˜ao dos trabalhos relacionados, tanto para a ´area da fisioterapia com para o levantamento de peso.
4.0.1 SISTEMA PARA FISIOTERAPIA
Foi realizada uma revis˜ao bibliogr´afica dos artigos no per´ıodo de 2010 at´e 2017 usando os termos Rehabilitation Kinect, Reabilitac¸˜ao Kinect, Rehabilitation Kinect Angle, Gesture Rehabilitation, Reabilitac¸˜ao Sensor Movimento e Controle Gestos Reabilitac¸˜ao como string de pesquisa. A busca foi executada nas bases de dados da IEEE Xplore Digital Library e Go-ogle Scholar. Removeram-se os artigos que n˜ao apresentavam: ´area da sa´ude e tecnologias de gesto.
Como resultado, dez artigos foram selecionados (Tabela 4). Destes, nove dos trabalhos usam Kinect, e um utiliza o Wii Remote (ROMANO et al., 2013). Importante destacar que aplicac¸˜oes comerciais nem sempre est˜ao descritas ou dispon´ıveis todas as informac¸˜oes sobre o sistema. Assim, descreveu-se o que foi poss´ıvel elucidar de cada programa.
O PhysioJoy (BALISTA, 2013) utiliza o Kinect em trˆes serious games comerciais que tratam de um tipo espec´ıfico de les˜ao corporal ou cerebral, validando o movimento de membros superiores e inferiores por meio da localizac¸˜ao de pontos. O Fisiogame (FERNANDES et al., 2014) ´e um jogo com realidade aumentada/virtual para execuc¸˜ao de exerc´ıcios de fisioterapia. Este reconhece o posicionamento do jogador mostrando na tela se o movimento est´a ou n˜ao sendo executado de forma correta. O jogo valida o movimento de membros superiores por meio de comparac¸˜ao por ˆangulos. O KSGphysio (DUARTE et al., 2014) est´a desenvolvendo um jogo que faz a validac¸˜ao do movimento de membros superiores e inferiores por meio da comparac¸˜ao de ˆangulos, permitindo que o usu´ario defina a velocidade e o n´ıvel de dificuldade, adequando-se a condic¸˜ao do paciente para a execuc¸˜ao do movimento.
Em Romano et al. (2013), foi desenvolvido um software utilizando o LabVIEW, com o objetivo de demonstrar a adaptac¸˜ao deste software para leitura e quantificac¸˜ao dos dados
ge-Tabela 4: Comparativo de trabalhos relacionados
Nome Ano Dispositivo Validac¸˜ao MS MI PE Licenc¸a
SeeMe
Rehabilitation 2011 Kinect
N˜ao
Informado X X X Comercial
MIRA Rehab 2011 Kinect N˜ao
Informado X Comercial
Saini et al. 2012 2012 Kinect Angulosˆ X X C´odigo aberto
PhysioJoy 2013 Kinect Localizac¸˜ao
dos pontos X X Comercial
Romano et al. 2013
LabView 2013
Wii Remote
Localizac¸˜ao
dos Pontos X Comercial
NeuroAtHome 2013 Kinect N˜ao
Informado X X X Comercial
KSGphysio 2014 Kinect Angulosˆ X X Fase de
pesquisa
Fisiogame 2014 Kinect Angulosˆ X Fase de
pesquisa
Sousa et al. 2016 2016 Kinect Angulosˆ X X X Fase de
pesquisa
Estepa et al. 2016 2016 Kinect Angulosˆ X Fase de
pesquisa MS: Membros Superiores. MI: Membros Inferiores. PE: Postura e Equil´ıbrio.
Fonte: Autoria Pr´opria
rados a partir do acess´orio Wii Balance Board. O foco das atividades ´e a avaliac¸˜ao do equil´ıbrio est´atico do paciente, utilizando a localizac¸˜ao por pontos para validac¸˜ao da postura e equil´ıbrio corporal. O LabVIEW ´e um ambiente de desenvolvimento integrado, criado especificamente para engenheiros e cientistas, que oferece um conjunto abrangente de ferramentas que permite desenvolver qualquer aplicac¸˜ao de medic¸˜ao ou controle de forma r´apida. O LabVIEW permite uma f´acil programac¸˜ao em blocos com interac¸˜ao entre diversos tipos de programas e platafor-mas, sendo poss´ıvel organizar os dados de entrada e sa´ıda do projeto da melhor forma para a visualizac¸˜ao e manipulac¸˜ao destes (INSTRUMENTS, 2017). Em Sousa et al. (2016), foi apre-sentado um software para fisioterapia que grava uma pose padr˜ao para o exerc´ıcio e compara com a pose executada pelo paciente. Para efetuar a comparac¸˜ao, o autor utiliza a angulac¸˜ao das articulac¸˜oes. Em Estepa et al. (2016), tamb´em ´e realizada a comparac¸˜ao dos ˆangulos das articulac¸˜oes para validar os exerc´ıcios. O autor utiliza jogos s´erios para o tratamento de postura e equil´ıbrio dos pacientes.
SeeMe Rehabilitation (REHABILITATION, 2017), MIRA Rehab (MIRA, 2016) e NeuroAtHome (NEUROATHOME, 2016) s˜ao jogos comerciais que utilizam o Kinect para a validac¸˜ao dos movimentos, mas a forma de validac¸˜ao n˜ao foi informada por nenhum dos
auto-res. Em Rehabilitation (2017) e Neuroathome (2016) s˜ao validados os exerc´ıcios dos membros superiores, membros inferiores e de postura e equil´ıbrio corporal, enquanto em Mira (2016), s˜ao validados apenas os exerc´ıcios de membros superiores. Em Saini et al. (2012), foi desenvolvido um jogo de c´odigo aberto que valida movimentos de membros superiores e membros inferiores, por meio da comparac¸˜ao dos ˆangulos das articulac¸˜oes.
Diferente dos trabalhos relacionados, o software apresentado n˜ao se restringe a um tipo de exerc´ıcio, sendo poss´ıvel validar e analisar os membros superiores, membros inferiores, postura e equil´ıbrio. Ainda, o software oferece um cadastro completo de novos exerc´ıcios, permitindo ao fisioterapeuta adicionar novas validac¸˜oes. A restric¸˜ao do software relaciona-se `a oclus˜ao de membros, pois o Kinect n˜ao capta a localizac¸˜ao dos pontos que estejam obstru´ıdos.
Dos trabalhos mencionados, apenas o trabalho dos autores Saini et al. (2012) possui licenc¸a de c´odigo aberto, os trabalhos dos autores Sousa et al. (2016), Estepa et al. (2016) e os programas KSGphysio, Fisiogame ainda est˜ao em fase de desenvolvimento, n˜ao estando dispon´ıvel para o p´ublico. Os demais trabalhos est˜ao dispon´ıveis, por´em com licenc¸a comercial.
4.0.2 SISTEMAS PARA LEVANTAMENTO DE PESO
Tamb´em foi realizada uma revis˜ao bibliogr´afica dos artigos sobre levantamento de peso, no per´ıodo de 2010 at´e 2017 usando os termos: weightlifting kinect, Olympic weightlif-ting Kinect, weightlifweightlif-ting Kinect Angle, weightlifweightlif-ting gesture, Levantamento de peso Kinect, Levantamento de peso Sensor Movimento e Controle Gestos levantamento de peso como string de pesquisa. A busca foi executada nas bases de dados da IEEE Xplore Digital Library e Goo-gle Scholar. Removeram-se os artigos que n˜ao apresentavam: ´area de levantamento de peso e tecnologias de gesto.
Como resultado, nove artigos foram selecionados (Tabela 5). Destes, oito dos trabalhos usam Kinect, e um utiliza acelerˆometro e girosc´opio (LIBERAL, 2016).
O autor Ibarra et al. (2014) utiliza o Kinect para um sistema de monitoramento de halterofilismo que se destina a t´ecnicos, com o objetivo a fim de proporcionar-lhes um melhor controle dos atletas durante a sess˜ao de treinamento, por meio da monitorizac¸˜ao das medic¸˜oes do exerc´ıcio. O sistema prop˜oe utilizar um modelo biomecˆanico e o projeto de rede neural para avaliar o movimento do atleta, utilizando o ˆangulo das articulac¸˜oes para montar o modelo bio-mecˆanico e comparando as medidas ser˜ao com um modelo biobio-mecˆanico para o halterofilismo definida com movimentos espec´ıficos para este exerc´ıcio.
Tabela 5: Comparativo de trabalhos relacionados de levantamento de peso
Nome Ano Dispositivo Objetivo Pa´ıs
(IBARRA et al., 2014) 2014 Kinect Halterofilismo M´exico (LIBERAL, 2016) 2013 Acelerˆometro
e girosc´opio Musculac¸˜ao Brasil
(AI et al., 2014) 2014 Kinect Levantamento
de Peso EUA
(SRISEN et al., 2015) 2015 Kienct Levantamento
de Peso Mal´asia
(HO et al., 2013) Kinect v1 e v2 CrossFit Holanda
(REYNOLDS et al., 2015) Kinect e Shorts de compress˜ao
Levantamento
de Peso 2015
(ZHOU, 2015) 2015 Kinect China
(CHATZITOFIS et al., 2013) 2013 Kinect Levantamento
de Peso EUA (NIKE, 2016) 2012 Kinect Personal trainer na sala de estar EUA Fonte: Autoria Pr´opria
conjunto com um arduino para a avaliac¸˜ao de alguns exerc´ıcios f´ısicos, com o objetivo de obter biofeedbacks em tempo real. Utilizando as medidas dinˆamicas do angulo de rotac¸˜ao, o sistema prevˆe calcular uma estimativa de energia acumulada durante o exerc´ıcio.
Para a ´area especifica do levantamento de peso, os autores Chatzitofis et al. (2013), Reynolds et al. (2015), Srisen et al. (2015) e Ai et al. (2014) desenvolveram seus projetos utilizando o Kinect como sensor para a captura do movimento.
No trabalho de Chatzitofis et al. (2013), o sistema monitora o levantamento de peso do atleta auxiliando os treinadores. O sistema coleta e extrai todos os dados ´uteis que d˜ao uma vis˜ao sobre a t´ecnica do corpo durante a tentativa de levantamento de peso e, portanto, fazer todos os c´alculos necess´arios, para isso, utiliza-se a velocidade, o ˆangulo e a posic¸˜ao da barra durante o levantamento e o ˆangulo do joelho em graus.
J´a os autores Reynolds et al. (2015) desenvolveram um sistema combinado o Kinect com a tecnologia wearable, um shorts de compress˜ao com eletromiografia de superf´ıcie, que permitir´a aos usu´arios fazer o treinamento de forc¸a com uma reduc¸˜ao do risco de les˜oes. O Ki-nect permite que o software para avise ao usu´ario quando eles est˜ao executando o exerc´ıcio incorretamente, e os shorts v˜ao permitir que o software para avisar o usu´ario quando seus m´usculos est˜ao se aproximando do limiar de fadiga, assim, a combinac¸˜ao dessas fontes de informac¸˜ao permitir´a que o software ajude os usu´arios a trabalhar de forma adequada e evitar
esforc¸o excessivo.
No trabalho Srisen et al. (2015), os autores desenvolveram um sistema que faz a validac¸˜ao do movimento por meio da localizac¸˜ao das articulac¸˜oes, desenvolveram tamb´em um algoritmo que melhora a precis˜ao dos dados durante o levantamento de peso, para caso de oclus˜ao das articulac¸˜oes. O autor Ai et al. (2014) desenvolveu um sistema que fornece um feed-back em tempo real, que pode fornecer aos levantadores de peso informac¸˜oes como, a altura da barra e v´ıdeo do levantamento ap´os a realizac¸˜ao do levantamento. O software foi desenvolvido para identificar e calcular os dados da barra, gerando uma visualizac¸˜ao em 3D da barra.
O autor Ho et al. (2013) desenvolveu um software utilizando Kinect V1 e o Kinect V2 para validar exerc´ıcios feitos no CrossFit, utilizando modelos que s˜ao usados para monitorar os atletas e se eles usam a t´ecnica adequada durante o exerc´ıcio, com o objetivo de melhorar as t´ecnicas utilizadas nos exerc´ıcios. Para validar o movimento do atleta, o autor utiliza a localizac¸˜ao e os ˆangulos das articulac¸˜oes.
O trabalho dos autores ZHOU (2015), consiste em desenvolver um sistema de educac¸˜ao de modelos de esportes utilizando o Kinect como sensor de captura. O sistema consiste na aquisic¸˜ao dos dados do movimento, processamento dos dados, an´alise dos dados e movimento animado. O sistema grava os dados do movimento do treinador para estabelecer um banco de dados de movimento padr˜ao. Os dados do padr˜ao s˜ao reproduzidos em uma animac¸˜ao, mostram ao atleta como deve ser feito.
O Nike+ Kinect Training (NIKE, 2016) ´e um jogo comercial lanc¸ado em 2012 e for-nece um personal trainer na sala de estar. Em vez de escolher seu pr´oprio treino, o jogo exige que o usu´ario fac¸a primeiro um treino de teste que consiste em alguns exerc´ıcios b´asicos que medem a forc¸a, condic¸˜ao e flexibilidade do usu´ario. Ap´os quatro semanas, o usu´ario faz o mesmo treino de teste para medir seu progresso.
5 CAP´ITULO: BIOHEALTH TRACKING
Neste cap´ıtulo ´e apresentada uma vis˜ao geral do programa, sua arquitetura, desenvol-vimento, vantagens e desvantagens, funcionalidades e aplicac¸˜ao.
5.1 VIS ˜AO GERAL DO SISTEMA
O BioHealth Tracking ou apenas BH-Tracking ´e um programa de c´odigo aberto base-ado em tecnologia de controle por gestos para aplicac¸˜oes na ´area da sa´ude (atividades f´ısicas, reabilitac¸˜ao, fisioterapia) e esporte (levantamento de peso ol´ımpico).
O sistema est´a dispon´ıvel em: http://marcosdiasvendramini.com.br/BH-Tracking/, sob a licenc¸a GNU GPL (General Public License). Em geral, o sistema permite a captura dos movi-mentos do paciente/atleta, compara os dados extra´ıdos com uma base de movimovi-mentos modelos previamente cadastrados e apresenta os resultados por meio de gr´aficos.
Diferente de outros programas, a contribuic¸˜ao deste projeto foi a de disponibilizac¸˜ao de um programa base de captura e comparac¸˜ao de movimento que possa ser reus´avel em conjunto com outras aplicac¸˜oes. Neste projeto foi aplicado na ´area da sa´ude e esportiva. Deste modo, o sistema est´a pronto adaptador para outras funcionalidades como inclus˜ao de jogos s´erios, por exemplo.
Do ponto de vista de arquitetura, o programa BH-Tracking ´e composto por trˆes com-ponentes: o n´ucleo central, fisioterapia e levantamento de peso (Figura 9). O n´ucleo central ´e respons´avel pelo rastreio corporal via tecnologias de controle por gestos, o qual permite cap-turar e gravar os dados obtidos pelo movimento corporal de uma pessoa. Posteriormente, com estes dados ´e poss´ıvel fazer a an´alise via o sistema. Este cap´ıtulo detalha o sistema, bem como o seu funcionamento.
Por fim, a categoria de fisioterapia foi aceita como artigo completo no 17o WIM -Workshop de Inform´atica M´edica, evento do XXXVII Congresso da Sociedade Brasileira de Computac¸˜ao (VENDRAMINI et al., 2017) com o nome de Body Tracking MDV. O evento
Figura 9: Categorias de exerc´ıcios do BioHealth Tracking Fonte: Autoria Pr´opria
acontece em julho de 2017 na instituic¸˜ao Mackenzie-SP. Esta vers˜ao foi publicada com c´odigo aberto, e a vers˜ao estendida com a categoria de levantamento de peso ol´ımpico ´e vers˜ao final descrita nesta dissertac¸˜ao com o nome BH-Tracking.
5.1.1 ARQUITETURA E DESENVOLVIMENTO
A Tabela 6 apresenta as definic¸˜oes do programa com tecnologia de controle por gestos. Tabela 6: Definic¸˜oes do software
Plataforma Desktop
Sistema operacional Windows
Hardware M´ınimo Intel Pentium Dual Core ou Similar
2GB de Mem´oria RAM
Tecnologia Software com Tecnologia de controle por gestos Ferramentas de desenvolvimento Visual Studio Community 2015
Linguagens de programac¸˜ao C#
Banco de dados SQL Server Express 2014
Sistema de gerenciamento de dados SQL Server 2014 Management Studio
Licenc¸a GNU GPL - General Public License
Link http://marcosdiasvendramini.com.br/BH-Tracking/
Fonte: Autoria Pr´opria
Para o captura de movimentos, foi usado o Kinect 360, pois era o equipamento dis-pon´ıvel na instituic¸˜ao para o desenvolvimento do projeto e por apresentar melhor custo-benef´ıcio entre os dispositivos. Com o Kinect 360 foi obtido o reconhecimento de pontos corporais com alcance de at´e 400 cm de profundidade - o que permite uma ´area de atuac¸˜ao suficiente para todo o corpo.
desenvol-vida necessita de uma vis˜ao de alcance maior e precisa captar corpo todo do usu´ario. O Kinect foi o ´unico dos sensores testados que conseguiu preencher esses requisitos.
Na Figura 10, ´e esquematizada a aplicac¸˜ao da tecnologia de controle por gestos. O dispositivo captura a imagem e os pontos do corpo da pessoa; os dados s˜ao enviados para o sistema e armazenados para posterior validac¸˜ao dos movimentos, ou para ser cadastrado como exerc´ıcio padr˜ao e servir como modelo para a validac¸˜ao do movimento.
Figura 10: Aplicac¸˜ao da tecnologia de controle por gestos Fonte: Vendramini et al. (2015, 2017)
Para o desenvolvimento do programa, foi utilizada a IDE (Integrated Development En-vironment/ Ambiente de Desenvolvimento Integrado) Visual Studio Community 2015 da Mi-crosoft. A programac¸˜ao da interface gr´afica foi desenvolvida na Windows Presentation Founda-tion(WPF), e as funcionalidades do software foram programadas na linguagem de programac¸˜ao C#. O pacote Visual Studio foi obtido gratuitamente em sua vers˜ao Community no site da Mi-crosoft. Para a captura de movimentos, foi utilizada a biblioteca ”MiMi-crosoft.Kinect”, parte da vers˜ao 1.8 da SDK do Kinect 360.
Para gravar todas as informac¸˜oes pertinentes ao programa, os dados do paciente/atleta, os exerc´ıcios dispon´ıveis e caminho dos exerc´ıcios que servem como modelo, foi utilizado o banco de dados SQL Server Express 2014, e o SQL Server 2014 Management Studio como sistema de gerenciamento do banco de dados. A motivac¸˜ao desta escolha foi pela integrac¸˜ao nativa existente entre o Visual Studio e o SQL Server Express, ambos da Microsoft.
