Modelo de visión por computador basado en Red Neuronal DenseNet para el apoyo en la realización de ejercicios de yoga antiestrés.
Academic stress is a prevalent issue among university students. To address it, strategies such as conversational therapies, meditation, and therapeutic yoga exercises are implemented. However, la Unidad de Bienestar Universitario of Universidad Nacional de Loja (UNL) lacks the means to allow student...
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| Veröffentlicht: |
2024
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| description | Academic stress is a prevalent issue among university students. To address it, strategies such as conversational therapies, meditation, and therapeutic yoga exercises are implemented. However, la Unidad de Bienestar Universitario of Universidad Nacional de Loja (UNL) lacks the means to allow students to engage in yoga practices as an alternative for stress reduction. In this context, the objective of this Curricular Integration Work is to develop a computer vision model based on a DenseNet Neural Network to support anti-stress yoga exercises assigned by the clinical psychologist of the Unidad de Bienestar Universitario, thus complementing the psychotherapeutic process with Computing students. The CRISP-ML(Q) methodology guided the development of the model through six phases: Business and data understanding, data engineering, machine learning model engineering, quality assurance for machine learning applications, model deployment, and monitoring and maintenance. The model achieved 97.28% accuracy in classifying yoga postures in training and validation, and 97% accuracy when it was evaluated with real data. It was integrated into a prototype designed to evaluate the model and conduct the guided yoga routines. The results showed an average reduction of 1.56 points in somatic stress, according to the Hamilton Anxiety Scale, demonstrating a reduction after a single session of use. The model benefited in 66% of the 45 students in Social Work, Clinical Psychology, and Computing subjects who participated in the evaluation phase. The high accuracy of the model and its integration into a graphical interface that provides percentage feedback on performed postures to integrate them with breathing techniques achieve the implementation of therapeutic yoga exercises in Unidad de Bienestar Universitario, benefiting students in reducing their stress levels. Keywords: Yoga, Academic Stress, DenseNet121, Computer Vision |
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In this context, the objective of this Curricular Integration Work is to develop a computer vision model based on a DenseNet Neural Network to support anti-stress yoga exercises assigned by the clinical psychologist of the Unidad de Bienestar Universitario, thus complementing the psychotherapeutic process with Computing students. The CRISP-ML(Q) methodology guided the development of the model through six phases: Business and data understanding, data engineering, machine learning model engineering, quality assurance for machine learning applications, model deployment, and monitoring and maintenance. The model achieved 97.28% accuracy in classifying yoga postures in training and validation, and 97% accuracy when it was evaluated with real data. It was integrated into a prototype designed to evaluate the model and conduct the guided yoga routines. The results showed an average reduction of 1.56 points in somatic stress, according to the Hamilton Anxiety Scale, demonstrating a reduction after a single session of use. The model benefited in 66% of the 45 students in Social Work, Clinical Psychology, and Computing subjects who participated in the evaluation phase. The high accuracy of the model and its integration into a graphical interface that provides percentage feedback on performed postures to integrate them with breathing techniques achieve the implementation of therapeutic yoga exercises in Unidad de Bienestar Universitario, benefiting students in reducing their stress levels. Keywords: Yoga, Academic Stress, DenseNet121, Computer VisionEl estrés académico es una problemática prevalente entre los estudiantes universitarios. Para afrontarlo, se implementan estrategias como terapias conversacionales, meditación y ejercicios terapéuticos de yoga. Sin embargo, la unidad de Bienestar Universitario de la Universidad Nacional de Loja (UNL) no dispone de los medios que permitan a los estudiantes realizar prácticas de yoga como alternativa para reducir el estrés. En este contexto, el objetivo de este Trabajo de Integración Curricular es desarrollar un modelo de visión por computadora basado en una Red Neuronal DenseNet como apoyo a los ejercicios de yoga antiestrés asignados por el psicólogo clínico de Bienestar Universitario, complementando así el proceso psicoterapéutico de los estudiantes de la carrera de Computación. La metodología CRISP-ML(Q) guio el desarrollo del modelo en seis fases: Comprensión del negocio y de los datos, ingeniería de datos, ingeniería de modelos de aprendizaje automático, garantía de calidad para aplicaciones de aprendizaje automático, despliegue del modelo y monitorización y mantenimiento. El modelo alcanzó un 97,28% de precisión en la clasificación de posturas de yoga en el entrenamiento y validación y un 97% de exactitud al evaluarlo con datos reales. Se integró a un prototipo diseñado para evaluar el modelo y realizar rutinas guiadas de yoga. Los resultados mostraron una reducción promedio de 1,56 puntos en el estrés somático, según la escala de ansiedad de Hamilton, evidenciando una reducción tras una única sesión de uso. El modelo benefició al 66% de los 45 estudiantes de Trabajo Social, Psicología Clínica y Computación que participaron en la fase de evaluación. La alta precisión del modelo y su integración a una interfaz gráfica que proporciona retroalimentación porcentual sobre las posturas realizadas para integrarlas con técnicas de respiración, logra implementación de ejercicios terapéuticos de yoga dentro de Bienestar Universitario, beneficiando a los estudiantes a reducir sus niveles de estrés. Palabras clave: Yoga, Estrés Académico, DenseNet121, Visión por Computador Universidad Nacional de LojaFigueroa Díaz, Roberth Gustavo2024-06-07T16:58:16Z2024-06-07T16:58:16Z2024-06-07info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/bachelorThesis149 p.application/pdfhttps://dspace.unl.edu.ec/jspui/handle/123456789/30000spahttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/3.0/ec/info:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Repositorio Universidad Nacional de Lojainstname:Universidad Nacional de Lojainstacron:UNL2025-05-02T16:10:15Zoai:dspace.unl.edu.ec:123456789/30000Institucionalhttps://dspace.unl.edu.ec/Universidad públicahttps://unl.edu.ec/https://dspace.unl.edu.ec/oaiEcuador***opendoar:02025-05-02T16:10:15falseInstitucionalhttps://dspace.unl.edu.ec/Universidad públicahttps://unl.edu.ec/https://dspace.unl.edu.ec/oai*Ecuador***opendoar:02025-05-02T16:10:15Repositorio Universidad Nacional de Loja - Universidad Nacional de Lojafalse |
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