Geri Dön

Akıllı telefonlar üzerinde gerçek zamanlı eylem tanıma

Online context recognition with mobile phone sensing

  1. Tez No: 382784
  2. Yazar: DORUK COŞKUN
  3. Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. BAHRİ ATAY ÖZGÖVDE
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2014
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Galatasaray Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 73

Özet

Aktif bir bilişim araştırma konusu olan eylem tanıma, hayat kalitesi ve e-sağlık gibi uygulama alanlarında günümüzde artarak kullanılmaktadır. Literatürdeki çalışmalar, çeşitli algılayıcı tipleri kullanarak değişik insan aktivitelerini isabetli bir şekilde sınıflandırmaya çalışmaktadır. Hayatımızın değişilmez bir parçası olmaya başlayan akıllı telefonlar geniş algılama kapasiteleri ile son derece sofistike bir hal almış ve günümüz teknolojisinin en kapsamlı çevresel algılayıcılar ile donatılmaya başlanmıştır. Bu durum akıllı telefonları, insanların eylem tanıma teknolojilerini herhangi başka bir cihaz taşımadan kullanabilmelerine olanak sağlamaktadır. Ancak, akıllı telefonlarda hala var olmakta olan güç ve hesaba dayalı kısıtlamalar, yüksek işlem kabiliyetine ihtiyaç duyan sınıflandırma algoritmalarının bu cihazlar üzerinde verimli bir şekilde kullanılmasını engellemektedir. Bu çalışmada, literatürde yer alan diğer çevrim içi aktivite tanıma çalışmaları incelenmiş, çevrim içi sınıflandırmada kullanılan sınıflandırma algoritmalarının test sonuçları analiz edilmiştir. Ayrıca geçmiş çalışmalarda gerçek hayattan farklı olarak kullanıcın telefonun sadece bir pozisyonda taşıdığı varsayımı üzerine yoğunlaştığı görüldüğü için telefon taşınma pozisyon sorununun, eylem tanıma sınıflandırma başarımının üzerindeki etkisi incelenmiş ve telefon pozisyonu bilinerek yapılan sınıflandırma başarımı ile telefon pozisyonu bilinmeden yapılan sınıflandırma başarımı karşılaştırılmıştır. Son olarak bu incelemelerden yola çıkılarak Android işletim sistemine sahip telefonlar için çevrim içi aktivite tanıma sistemi gerçeklenmiştir.

Özet (Çeviri)

Activity Recognition (AR) or in other saying Context Recognition is an active area of research in the domain of pervasive and mobile computing that has direct applications about life quality and health of the users. Previous studies aim to classify different daily human activities with high accuracy rates using various types of sensors. Becoming a substantial part in our daily lives with their sensing capabilities, smartphones are becoming increasingly sophisticated and the latest generations of smart cell phones now incorporate many diverse and powerful sensors. Therefore, they are now considered feasible platforms that enable people to make use of AR technologies without being obliged to use or wear some extra devices. Nevertheless, due to power and computational constraints of these devices, it becomes a challenging task to attain accurate results by using power and CPU-intensive classifiers. In this study, we present a research based on other works in the literature that analyze the performance of the classification methods for online AR systems on smart phones. The previous studies generally focus on single phone location of the users despite the fact that users carry their phones in various positions. Hence, we also focus on phone position uncertainty problem and compare the classification results with position independent and position dependent classification models. Finally, we propose our own implementations to make and run an activity recognition system on an Android based smartphone.

Benzer Tezler

  1. Efficient feature selection for online activity recognition on smart phones

    Akıllı telefonlar üzerinde çevrimiçi eylem tanıma için etkin öznitelik seçimi

    ERMAN DOĞAN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2013

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolBoğaziçi Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. CEM ERSOY

    YRD. DOÇ. DR. ÖZLEM DURMAZ İNCEL

  2. Post-flânerie: Altering rhythm, visual attention, and experience during walking in hybrid public space

    Post-flanörlük: Hibrit kamusal mekânda yürürken değişen ritim, görsel dikkat ve deneyim

    GÖRSEV ARGIN UZ

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2023

    Şehircilik ve Bölge Planlamaİstanbul Teknik Üniversitesi

    Şehir ve Bölge Planlama Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. HANDAN TÜRKOĞLU

    PROF. DR. BURAK PAK

  3. NFC teknolojisi tabanlı sanal alışveriş mimarisi tasarımı ve güvenliği

    NFC technology based virtual cash shopping architecture design and security

    MEHMET FATİH ÖZTÜRK

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2016

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. AHMET SERTBAŞ

  4. Dynamic use of spatial information produced by crowdsourcing approach through social media in the cloud-based decision support process during a disaster

    Afet anında toplumun sosyal medya araçlarıyla ürettiği mekânsal bilgilerin bulut tabanlı karar destek sürecinde dinamik kullanımı

    FEYZİ ÇELİK YILANKIRAN

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2021

    Jeodezi ve Fotogrametriİstanbul Teknik Üniversitesi

    Bilişim Uygulamaları Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. CANER GÜNEY

  5. Mobil cihazlar ile derin öğrenme mimarisi kullanarak gerçek zamanlı video nesne izleme

    Deep learning architectures for real-time video object tracking by mobile devices

    ULAŞ TOSUN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2019

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. BİLGE GÜNSEL KALYONCU