Göz hareketlerine dayalı aktivite sınıflandırma
Activity classification based on eye movement
- Tez No: 457919
- Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. ENGİN DEMİR, PROF. DR. HASAN OĞUL
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2017
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Türk Hava Kurumu Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektronik ve Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 71
Özet
Bu çalışmada bilgisayar karşısında düşük çözünürlüklü kamera ile kayıt altına alınan kişinin göz hareketlerine bakılarak, belirlenen üç farklı aktivitenin (okuma, bir video izlenme, oyun oynama) farklı sınıflandırma algoritmaları ile tespiti hedeflenmektedir. Çalışmanın temel motivasyonu veri modeli oluşturulamayan hareketlerin, istatistiksel verilerin yardımı ile özellik uzayında temsil edilmesi ve sınıflandırılmasıdır. Bilgisayar karşısında üç farklı aktiviteyi gerçekleştiren deneklerden alınan kayıtların sağ ve sol göz koordinatları çıkarılmış, bu koordinatlardan istatistiksel veriler elde edilmiştir. Elde edilen veriler Bayesian Ağlar, Destek Vektör Makinaları (Support Vector Machine-SVM), k-En Yakın Komşu (K-Nearest Neighbour-k-NN) ve Rastgele Orman (Random Forest) olmak üzere dört farklı denetimli sınıflandırma algoritması ile sınıflandırılmıştır. Algoritmaların performansları çeşitli sınıflandırma ölçütleri kullanılarak test edilmiştir. Elde edilen sonuçlara göre aktivite sınıflandırmasında SVM başarısız olmuş, Bayesian Ağlar ve k-NN algoritmaları iyi sonuçlar verirken en başarılı sonuç Rasgele Orman algoritması ile elde edilmiştir. Sonuçların istatistiksel olarak anlamlı olduğu ikili t-test yöntemi ile de doğrulanmıştır.
Özet (Çeviri)
This study is a comparative study which provides classifying human activities that are performed in front of the computer. It is aimed to detect activities (reading a textual document, watching a video, playing a computer game) with different classification techniques by using eye movements of a person recorded with the low resolution camera. The main contribution of the study is representing activities that do not have data model in the feature space and classifying these activities through the statistical data. Statistical data are extracted from right and left eye coordinates of persons who perform three specified activities. The classification techniques implemented and compared in this study are; Bayesian Networks, Support Vector Machine, k Nearest Neighbor and Random Forest. Performance comparison of these techniques is provided in terms of different evaluation metrics. According to results, Bayesian and k-NN have good classification rates, while SVM failed to classify activities. The results also indicate that Random Forest has become more successful in classifying activities than other methods. Statistical significances of the results are validated by using a paired t-test.
Benzer Tezler
- Traitement et classification des signaux EEG pour le but d'une interface cerveau-machine
EEG sinyallerinin beyin-bilgisayar ara yüzü amaçlı işlenmesi ve sınıflandırılması
EMRE KURTARAN
Yüksek Lisans
Fransızca
2007
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGalatasaray ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. S. MURAT EGİ
- Nanopartikül-glukantim ve nanopartikül-Nigella sativa yağ kombinasyonlarının Leishmania tropica'ya karşı antileishmanial etkilerinin in vitro ve in vivo incelenmesi ve Kütanöz leishmaniasis'in tedavisinde yeni yaklaşımlarının geliştirilmesi
Investigation of antileishmanial effects of nanoparticle-glucantime and nanoparticle-Nigella sativa herbal oil combinations against Leishmania topica and development of new approaches in treatment of Cutaneous leishmaniasis
EMRAH ŞEFİK ABAMOR
Doktora
Türkçe
2014
BiyomühendislikYıldız Teknik ÜniversitesiBiyomühendislik Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ADİL ALLAHVERDİYEV
- Striatum ve bazal çekirdek devrelerinin hesaplamalı modeli
Computational model of striatum and basal ganglia circuits
RAHMİ ELİBOL
Doktora
Türkçe
2020
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. NESLİHAN SERAP ŞENGÖR
- The importance of physiological and psychological health for violinists: A study on Alexander Technique
Kemancıların fizyolojik ve psikolojik sağlıklarının önemi: Alexander Tekniği üzerine bir çalışma
PINAR TEZİŞÇİ ÖZMENAY
Doktora
İngilizce
2018
Müzikİstanbul Teknik ÜniversitesiMüzik Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. YELDA ÖZGEN ÖZTÜRK
- 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
2023
Şehircilik ve Bölge Planlamaİstanbul Teknik ÜniversitesiŞehir ve Bölge Planlama Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HANDAN TÜRKOĞLU
PROF. DR. BURAK PAK