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El análisis de la marcha humana representa un área fundamental de investigación dentro de los amplios dominios de la biomecánica, la investigación clínica y numerosos campos interdisciplinarios. El avance de la tecnología de sensores visuales y los algoritmos de aprendizaje automático ha permitido avances sustanciales en la creación de sistemas de análisis de la marcha humana. Este artículo presenta una revisión exhaustiva de los avances y hallazgos recientes en el campo de los sistemas de análisis de la marcha humana basados en la visión durante los últimos cinco años, con especial énfasis en el papel de los sensores de visión, los algoritmos de aprendizaje automático y las innovaciones tecnológicas. Los artículos relevantes se analizaron mediante el método PRISMA y se identificaron 72 artículos que cumplieron con los criterios de este proyecto de investigación.
En el análisis se detallan los sistemas de sensores visuales más utilizados, los algoritmos de aprendizaje automático, los parámetros de análisis de la marcha humana, la ubicación óptima de la cámara y los métodos de extracción de parámetros de la marcha. Los resultados de esta investigación indican que las cámaras de profundidad no invasivas están ganando cada vez más popularidad en este campo. Además, los algoritmos de aprendizaje profundo, como las redes neuronales convolucionales (CNN) y las redes de memoria a largo plazo (LSTM), se emplean cada vez con mayor frecuencia. Esta revisión busca sentar las bases para futuras innovaciones que faciliten el desarrollo de herramientas de análisis de la marcha más efectivas, versátiles y fáciles de usar, con el potencial de mejorar significativamente la movilidad, la salud y la calidad de vida de las personas.