Pose estimation per identificare e valutare esercizi statici a corpo libero

Questa tesi propone un approccio alternativo per affrontare la sfida della verifica dell’accuratezza nell’esecuzione di alcuni esercizi di forza a corpo libero. L’obiettivo principale è quello di individuare l’esercizio eseguito, determinarne la correttezza e fornire una panoramica degli errori commessi durante l’esecuzione di tale elemento, questo mediante algoritmi di Computer Vision e Deep Learning secondo l’attuale stato dell’arte. Nel contesto sportivo, diverse applicazioni hanno cercato di affrontare sfide simili. Tuttavia, la soluzione proposta in questa tesi vuole garantire accessibilità e flessibilità, questo approccio infatti si discosta dall’utilizzo di strumenti specifici e costosi, come sensori 3D, o da configurazioni impegnative, come il posizionamento preciso di più fotocamere.