Reconstrucción antropométrica 3D de bajo costo basada en procesamiento de imágenes y Deep Learning

Autores
Trujillo Jiménez, Magda Alexandra
Año de publicación
2025
Idioma
español castellano
Tipo de recurso
documento de conferencia
Estado
versión publicada
Descripción
La antropometría, el estudio de las medidas y formas del cuerpo humano, es esencial en disciplinas como la salud, la nutrición y la ergonomía. Sin embargo, los métodos tradicionales presentan importantes limitaciones: requieren instrumentos costosos y especializados, personal entrenado y están sujetos a errores humanos, lo que dificulta su aplicación en estudios poblacionales a gran escala. Esta tesis busca democratizar el acceso a la antropometría 3D mediante el desarrollo de un sistema de reconstrucción del cuerpo humano que sea preciso, accesible y eficiente, utilizando dispositivos móviles como herramientas de captura. En la intersección entre la informática y la antropometría, esta investigación propone un enfoque innovador basado en el procesamiento avanzado de imágenes y la aplicación de algoritmos de Machine Learning y Deep Learning para el escaneo y análisis de la forma humana. Al superar las limitaciones de los métodos convencionales, este sistema de bajo costo permite obtener modelos 3D confiables, medibles y de alta calidad. Además, la integración de datos antropométricos con variables como la salud, los hábitos alimentarios y el estilo de vida abre nuevas oportunidades en investigación científica, prevención de enfermedades y aplicaciones en sectores como la medicina y el diseño.
Red de Universidades con Carreras en Informática
Materia
Ciencias Informáticas
antropometría
reconstrucción del cuerpo humano
3D
Nivel de accesibilidad
acceso abierto
Condiciones de uso
http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
Repositorio
SEDICI (UNLP)
Institución
Universidad Nacional de La Plata
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