Spesso, nell’analisi del cammino, è richiesto al soggetto di eseguire un percorso caratterizzato dalla successione di tratti rettilinei e curvilinei. Per l’identificazione delle suddette fasi, l’operatore inserisce manualmente dei marker, ricorrendo alla visione di riprese video, una procedura onerosa dal punto di vista del tempo impiegato. In tale scenario, la presente tesi si propone di sviluppare algoritmi per la segmentazione automatica di eventi rettilinei e di curva all’interno di un protocollo di analisi del cammino e di estendere l’applicabilità del modello anche a contesti clinici, riducendo al massimo la strumentazione necessaria. Il dataset a disposizione include i segnali basografici e goniometrici acquisiti da una popolazione di individui sani (18 soggetti) e patologici (14 soggetti affetti da morbo di Parkinson).