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Title: Desarrollo de un software web para la clasificación, comparación, retroalimentación y predicción de pérdida de calorías de cinco ejercicios de calistenia
Other Titles: Development of a web-based software for classification, comparison, feedback and calorie loss prediction of five calisthenics exercises
Advisor(s): Ugarte Rojas, Willy Gustavo
OCDE field: https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.02.04
Issue Date: 25-Jul-2023
Institution: Universidad Peruana de Ciencias Aplicadas (UPC)
Abstract: La actividad física es un pilar fundamental en la promoción de la salud y en el bienestar de las personas. Según la Organización Mundial de la Salud (OMS, 2020) se podrían evitar por lo menos 4 millones de muertes al año si la población mundial fuera más activa; porque, la actividad física ayuda a prevenir y tratar las enfermedades no transmisibles como las cardiovasculares, la diabetes de tipo 2 y algunos tipos de cáncer. Además, la actividad física también es beneficiosa para la salud mental, ayuda a mantener un peso saludable y contribuye al bienestar general. El aislamiento social debido al COVID-19 alteró, disminuyó e incluso eliminó la realización de ejercicios en gimnasios o en espacios abiertos. Asimismo, las políticas laborales impulsaron el trabajo remoto y con ello, las personas, eliminaron actividades físicas diarias con las cuales se ejercitaban de alguna forma. Por ejemplo, muchos dejaron de caminar algunos minutos en los que se trasladaban a sus oficinas. Es por todo ello que nuestro trabajo de investigación tiene la como objetivo brindar una herramienta de auto entrenamiento que mida la eficiencia de realización ciertas rutinas de calistenia, respecto a videos de expertos, y proporcionar una retroalimentación, en base a datos, para mejorar la realización de estos. Asimismo, pronosticar la quema de calorías respecto al historial de ejercicios realizados. Todo esto mediante una aplicación web que use técnicas de Machine Learning.

Physical activity is a fundamental pillar in the promotion of health and well-being of people. According to the World Health Organization (WHO, 2020) at least 4 million deaths per year could be avoided if the world's population were more active; because, physical activity helps prevent and treat non-communicable diseases such as cardiovascular disease, type 2 diabetes and some types of cancer. In addition, physical activity is also beneficial for mental health, helps maintain a healthy weight and contributes to overall well-being. Social isolation due to COVID-19 altered, decreased or even eliminated exercise in gyms or in open spaces. Also, labor policies encouraged remote work and with it, people eliminated daily physical activities with which they exercised in some way. For example, many people stopped walking for a few minutes when they commuted to their offices. That is why our research work aims to provide a self-training tool that measures the efficiency of performing certain calisthenics routines, with respect to expert videos, and to provide feedback, based on data, to improve the performance of these routines. Also, predict the calorie burn with respect to the history of exercises performed. All this through a web application that uses Machine Learning techniques.
Discipline: Maestría en Data Science
Grade or title grantor: Universidad Peruana de Ciencias Aplicadas (UPC). Escuela de Postgrado
Grade or title: Maestro en Data Science
Juror: Villalta Riega, Rosario Del Pilar; Ugarte Rojas, Willy Gustavo; Urbina Guerra, Luisa Alejandrina Milagros
Register date: 9-Feb-2024



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