Plataforma de avaliação automatizada do aprendizado de habilidade motora

Abstract

Na literatura técnicas de processamento de imagens têm sido aplicadas amplamente para diversas finalidades. A aplicação destas técnicas na área da saúde tem gerado resultados promissores. Atualmente, a avaliação de atividades motoras tem sido feita de forma manual e subjetiva, desta forma, impossibilita a padronização dos resultados. Este projeto vem com o objetivo de produzir uma ferramenta que avalie de forma padronizada o traçado de um indivíduo através de uma tarefa de traçado. Assim sendo, contribuirá para análise do treinamento motor com foco em crianças, indivíduos os quais estão aprendendo a escrever ou mesmo pessoas acometidas por doenças neurodegenerativas, as quais por algum motivo perderam as funções motoras e precisam reaprender a escrever. Ao longo do documento, discute-se a relação entre o tamanho do kernel e o rigor da avaliação de precisão, bem como a utilização de diferentes tipos de pré-processamento da imagem. Mostra-se a relação inversamente proporcional entre o tamanho do kernel e o rigor de avaliação do erro, isto é, quanto maior o kernel, menor o rigor de avaliação da precisão do traçado. Os resultados obtidos confirmam a hipótese que o kernel influencia no rigor da avaliação. Os diferentes tipos de pré-processamento, tiveram resultados semelhantes, desta forma, é possível usar quaisquer um para esta tarefa. A principal contribuição deste trabalho é a criação de uma ferramenta que possibilita a avaliação da precisão do traçado de forma automática e padronizada. Como trabalhos futuros propõe-se aplicar esta metodologia de avaliação em outras tarefas de traç