Attribution-NonCommercial 4.0 International (CC BY-NC 4.0)Arguello Fuentes, HenryReyes Sierra, Carlos Eduardo2024-03-0420182024-03-0420182018https://noesis.uis.edu.co/handle/20.500.14071/38855La biomecánica es la ciencia que estudia la relación entre las fuerzas y los movimientos del cuerpo humano con el objetivo de realizar análisis cinemáticos. En el estudio cinem´atico enfocado al deporte, los entrenadores se apoyan en el análisis de video para estudiar el movimiento y mejorar el rendimiento, gesto deportivo y desempeño de los atletas. Particularmente, en natación, a partir del análisis y estudio del movimiento, se busca reducir la fricción con el medio, prevenir lesiones y mejorar registros. Actualmente, estos estudios se realizan mediante an´alisis de video combinados con datos de goniómetros, giroscopios y acelerómetros; sin embargo, estos métodos presentan limitaciones asociadas con portabilidad, fabricación de equipos altamente especializados, costos elevados y técnicas invasivas. Además la literatura muestra que los sistemas para realizar captación de video y los algoritmos empleados para analizar el movimiento de deportistas a través de secuencias de video están enfocados al estudio de los nadadores fuera del agua debido a que la predominancia de las tonalidades de azul y verde, además de la difracción, refracción, el ruido producido por las olas, turbulencia y oclusión por el movimiento del agua, son retos que aún no han sido resueltos por los algoritmos tradicionales. Este trabajo presenta una metodología para la detección y seguimiento de nadadores en ambientes hidrodinámicos mediante absorbancia de luz usando el modelo de color HSV y la descomposición de matrices de bajo rango, compuesta por un sistema de adquisición de video bajo el agua y un algoritmo que modela la absorción de luz en la etapa de preprocesamiento para la entrada de un modelo que combina las técnicas de descomposición de matrices de bajo rango para realizar segmentación, difusión que realiza clasificación y seguimiento del nadador mediante el filtro kalman. El algoritmo fue probado en 48 secuencias de video captadas con el sistema propuesto, y los resultados muestran que se detecta y hace seguimiento al nadador con una precisión del 94 % en ambientes hidrodinámicos.application/pdfspahttp://creativecommons.org/licenses/by/4.0/BiomecánicaDetección De Nadador Bajo El AguaHsvMatriz De Bajo RangoProcesamiento De Video.Universidad Industrial de SantanderTesis/Trabajo de grado - Monografía - MaestriaUniversidad Industrial de Santanderhttps://noesis.uis.edu.coBiomechanicsUnderwater Swimmer DetectionHsvLow-Range MatrixVideo Processing.info:eu-repo/semantics/openAccessAtribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional (CC BY-NC-ND 4.0)