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Skate é uma das culturas mais populares no Brasil, com mais de 8.5 milhäes de adeptos. O movimento esportivo atualmente se encontra em uma fase de grande crescimento, dada inclusive a estréia da modalidade nos Jogos Olímpicos em Tóquio 2020. O presente estudo teve como objetivo desenvolver técnicas de detec‡Æo e classifica‡Æo de manobras de Street Skate, utilizando sensores inerciais IMU (Inertial Module Unit) e Redes Neurais Artificiais (RNA). Aprendizado de máquina é uma podersoa ferramenta na classifica‡Æo de padräes de movimento complexos, contanto que os classificadores sejam arquitetados de maneira eficiente e o problema proposto de maneira clara, essa técnica possui promissoras aplica‡äes para Exergames e detec‡Æo de movimentos.

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Kluge, Nicholas
Nicholas Kluge - Mestre em Engenharia Elétrica pela Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul - PUCRS e Bacharel em Educa‡Æo Física pela FEFID/PUCRS, Brasil.

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