Geri Dön

Taşınabilir sensörlerden aktivite ve kişi tanıma

Activity and identitiy recognition from wearable sensors

  1. Tez No: 479239
  2. Yazar: ÇAĞATAY BERKE ERDAŞ
  3. Danışmanlar: 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: Başkent Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 72

Özet

İnsan fiziksel aktivitelerinin ve ilgili aktiviteyi yapan kişinin uzaktan tespiti, çeşitli alanlarda ihtiyaç duyulan önemli bir konudur. Bu amaçla giyilebilir hareket sensörlerinin kullanımı son yıllarda yaygınlaşmıştır. Bu tezde ivmeölçer, jiroskop ve manyetometre vasıtası ile hareket ve kişi tanıma üzerine çalışılmıştır. Sensörlerden elde edilen veriler üzerinden çıkarılan zaman, frekans ve dalgacık uzayı öznitelikleri ile Random Forest, J48, Adaboost ve Desicion Stump ikilisi, Support Vector Machine ve k-NN gibi öğrenme algoritmaları sınıflandırma amaçlı kullanılmıştır. Buna ek olarak, elde edilen sınıflandırma performansını geliştirmek için; filtreleme, öznitelik seçimi, sensör füzyonu gibi yöntemler denenmiştir. Bahsi geçen yöntemler, hem erişime açık veri kümelerinde hem de bu çalışma kapsamında toplanan el aktivitesi verileri üzerinde denenmiş ve sonuçları raporlanmıştır.

Özet (Çeviri)

Remotely detecting an activity and the person who performs this activity is an important issue that is needed in various fields. For this purpose, the usage of wearable motion sensors has been widespread in recent years. In this thesis, motion and person recognition were studied by means of accelerometer, gyroscope and magnetometer. The time, frequency and wavelet features were extracted from the data obtained from the sensors and learning algorithms such as Random Forest, J48, Adaboost and Desicion Stump, Support Vector Machine and k-NN were used for classification purposes. In addition, in order to improve the classification performance obtained; filtering, feature selection, fusion of sensors have been tried. The methods mentioned have been tried on both the open access data sets and hand activity data collected within the scope of this study, and the results have been reported.

Benzer Tezler

  1. Construction of oxygen detection based laccase biosensors

    Oksijen deteksiyonu temelli lakkaz biyosensörleri yapımı

    KADİR BİLİR

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2012

    Biyoteknolojiİstanbul Teknik Üniversitesi

    İleri Teknolojiler Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. FATMA NEŞE KÖK

    PROF. DR. TOBİAS WERNER

  2. Aza-BODİPY tabanlı bileşiklerin sentezi ve karakterizasyonu

    Synthesis and characterization of Aza-BODIPY-based compounds

    ŞULE ÖZER

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    KimyaTokat Gaziosmanpaşa Üniversitesi

    Kimya Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. NİHAL DELİGÖNÜL

  3. Görme engelli insanlar için sensör kontrollü seyahat yardım aracı tasarımı ve simülasyonu

    Design and simulation of a electronic travel aid for visually impaired people by using sensory perception

    VELİ ERSİN TONKAZ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2009

    Makine MühendisliğiSüleyman Demirel Üniversitesi

    Makine Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. ÜMRAN ESENDEMİR

  4. Günlük yaşamda kullanım amaçlı ayak bileği telerehabilitasyon cihazı tasarımı

    Design of an ankle tele-rehabilitation device for use in daily life

    CÜNEYT AKDENİZ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    Fizyoterapi ve RehabilitasyonTarsus Üniversitesi

    İmalat Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ VEYSEL ALCAN

  5. Laser induced graphene based flexible gas sensor for wearable electronics

    Giyilebilir elektronikler için lazer kaynaklı grafen bazlı esnek gaz sensörü

    MEHMET MERT BÜYÜKTURGAY

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2020

    Savunma ve Savunma Teknolojileriİstanbul Teknik Üniversitesi

    Savunma Teknolojileri Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ NURİ SOLAK