Na atualidade, a avaliação do estado motor de pacientes com AVC e idosos é realizada mediante o uso de escalas qualitativas e sem padronização ou instrumentos de medição. As escalas são mais comuns por serem relativamente baratas e acessíveis, mas sofrem a desvantagem de serem subjetivas, variáveis, e requerem tempo de treinamento prolongado. Por outro lado, os instrumentos de avaliação, embora mais precisos e objetivos, têm o problema de serem heterogêneos, geralmente muito caros, e focados em objetivos específicos. O surgimento nos últimos tempos de sensores 3D com alta precisão e baixo custo, alguns deles bem conhecidos, como o Microsoft Kinect, permite a utilização de análise de movimento para quantificar o déficit ou sucesso de um tratamento fisioterapêutico ou medicamentoso, de forma quantitativa e padronizada, possibilitando também a comparação de forma automática com padrões de pessoas sãs, do mesmo estágio de doença, ou de caraterísticas similares. O objetivo desse trabalho é criar um sistema usando o Microsoft Kinect para a captura e processamento do estado motor de forma não-invasiva, fornecendo feedback clínico que permita realizar uma avaliação quantitativa e objetiva de pacientes com mobilidade reduzida, permitindo um acompanhamento da evolução da doença e redução do tempo de reabilitação.