Taşınabilir sensörlerden aktivite ve kişi tanıma
Activity and identitiy recognition from wearable sensors
- Tez No: 479239
- Danışmanlar: 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: Başkent Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- 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
- Display of electrical properties and applications of graphene based electrochemical biosensor
Grafen bazlı elektrokimyasal biyosensörün elektriksel özelliklerinin ve uygulamalarının gösterimi
ŞEYMA ERKAYA
Yüksek Lisans
İngilizce
2025
BiyokimyaGebze Teknik ÜniversitesiDisiplinlerarası Nanobilim ve Nanomühendislik Ana bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ NİHAN AYDEMİR
- Construction of oxygen detection based laccase biosensors
Oksijen deteksiyonu temelli lakkaz biyosensörleri yapımı
KADİR BİLİR
Yüksek Lisans
İngilizce
2012
Biyoteknolojiİstanbul Teknik Üniversitesiİleri Teknolojiler Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. FATMA NEŞE KÖK
PROF. DR. TOBİAS WERNER
- Aza-BODİPY tabanlı bileşiklerin sentezi ve karakterizasyonu
Synthesis and characterization of Aza-BODIPY-based compounds
ŞULE ÖZER
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
KimyaTokat Gaziosmanpaşa ÜniversitesiKimya Ana Bilim Dalı
PROF. DR. NİHAL DELİGÖNÜL
- Basınç haritalama sistemi prototipinin geliştirilmesi
Development of pressure mapping system prototype
FATMA UĞUR
Doktora
Türkçe
2025
Fizyoterapi ve RehabilitasyonHacettepe ÜniversitesiTemel Fizyoterapi Ve Rehablitasyon Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ÖZNUR TUNCA
- Mobil robotik sistemlerde sensör füzyonu kullanarak gelişmiş durum kestirimi
Using sensor fusion for improved state estimation in mobile robotic systems
EREN CEM GÖKSÜLÜK
Yüksek Lisans
Türkçe
2025
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiHacettepe ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. İSMAİL UYANIK