Motus: A Framework for Human Motion Classification in a Not-controlled Moving Environment

Abstract

Este trabajo presenta la propuesta para un marco de trabajo (Motus) basado en varios algoritmos, procesos y métodos para la clasificación de archivos de captura de movimiento. El objetivo es proveer un modelo generalizado para la clasificación de movimiento, el enfoque es defino bajo los siguientes pasos: recolección y limpieza de datos, pre-procesamiento de la información, selección de características, segmentación y la selección del modelo y la validación. Para casa uno de los pasos, se selección y evaluó algoritmos que han demostrado un buen rendimiento, en ambientes controlados, en estudios previos, todos ellos han sido probados en archivos BVH, pero no en ambientes no controlados.

Abstract: This work introduces a framework proposal based on various algorithms, processes, and methods to classify Motion Capture (MoCap) data. To provide a generalized model for MoCap data classification, the approach is defined step by step: data collecting, data cleansing, segmentation, data pre-processing, feature selection, model selection, and validation. For each step, we selected and evaluated algorithms, process and methods have shown good performance in previous studies, all of them were proved and validated in BVH databases, but in not freely moving environment.