Geri Dön

Göz hareketlerine dayalı aktivite sınıflandırma

Activity classification based on eye movement

  1. Tez No: 457919
  2. Yazar: ÇAĞRI ŞENER
  3. Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. ENGİN DEMİR, PROF. DR. HASAN OĞUL
  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: 2017
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Türk Hava Kurumu Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Elektronik ve Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. 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

  1. 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

    Fransızca

    2007

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGalatasaray Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. S. MURAT EGİ

  2. 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

    Türkçe

    2014

    BiyomühendislikYıldız Teknik Üniversitesi

    Biyomühendislik Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ADİL ALLAHVERDİYEV

  3. Striatum ve bazal çekirdek devrelerinin hesaplamalı modeli

    Computational model of striatum and basal ganglia circuits

    RAHMİ ELİBOL

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2020

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. NESLİHAN SERAP ŞENGÖR

  4. 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

    İngilizce

    2018

    Müzikİstanbul Teknik Üniversitesi

    Müzik Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. YELDA ÖZGEN ÖZTÜRK

  5. 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