İmleç hareketlerinden kullanıcı cinsiyetinin makine öğrenmesi tabanlı tespiti
Machine learning based gender detection from cursor movements
- Tez No: 664720
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ ORHAN AKBULUT
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2020
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Kocaeli Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 64
Özet
Kullanıcıların bilgisayar ile etkileşimleri genellikle bilgisayar çevre birimleriyle (klavye, fare, dokunmatik ekran vb.) gerçekleşmektedir. Bu etkileşimden yola çıkarak kullanıcıların cinsiyet bilgisi tahminine yönelik çıkarımlar elde edilebilmektedir. Daha spesifik bir şekilde, çevresel aygıtlar üzerinden cinsiyet tespiti sayesinde reklam, pazarlama gibi alanlarda cinsiyete göre öneri sistemleri oluşturulabilmektedir. Ayrıca, web sitelerinde kimlik doğrulama ve siber suçların tespitinde de bu aygıtlar üzerinden cinsiyet tespiti tabanlı güvenlik uygulamasını gerçekleştirmek mümkün olmaktadır. Bu tez çalışmasında, imleç hareketlerini kullanarak makine öğrenmesi tabanlı cinsiyet tespiti yaklaşımı önerilmiştir. İmleç hareketlerinden çıkartılan öznitelikler kullanarak Destek Vektör Makinesi tabanlı ikili bir sınıflandırılma işlemi gerçekleştirilmiştir. Önerilen yöntemin başarımı, farklı çekirdek fonksiyonlarıyla da kıyaslanmıştır. Sınıflandırma sonuçları, imleç hareketleri üzerinden makine öğrenmesi tabanlı cinsiyet tespiti yapılabileceğini açık bir şekilde ortaya koymaktadır.
Özet (Çeviri)
In Human-Computer interactions, peripheral devices such as keyboard, mouse, and touch screen are generally used. It can be possible to detect the gender of the users in accordance with these interactions. More specifically, thanks to gender detection through environmental devices, it can be devised gender-based suggestion systems in areas such as advertising and marketing. In addition, it is also possible to obtain gender detection based security with these devices for authentication and cybercrime on websites. In this thesis, machine learning based gender detection approach which uses cursor movements is proposed. Using distinctive features obtained from cursor movements, Support Vector Machine based binary classification process is carried out. The performance of the proposed method is also compared to different kernel functions. Classification results clearly reveal that machine learning based gender detection using cursor movements can be accomplished.
Benzer Tezler
- Göz kırpma hareketleri ile tarayıcı kontrolü
Browser control via eye blink movements.
FATİH BOZKURT
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGazi ÜniversitesiBilgisayar Eğitimi Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. AYSUN COŞKUN
- Dâhili webcam kullanarak göz hareketlerinin takibi ve imleç kontrol yöntemi
Eye tracing and cursor control method with domestic webcam
BÜLENT TURAN
Doktora
Türkçe
2015
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSakarya ÜniversitesiElektronik-Bilgisayar Eğitimi Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. HALİL İBRAHİM ESKİKURT
- İmleç hareketlerine ait eeg sinyallerinin sınıflandırılmasında adaptif ve adaptif olmayan filtrelerin uygulamaları
Applications of adaptive and non-adaptive filters for classification of eeg signals of motor imagery
ZEYNELABİDİN SEVGİLİ
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiDicle ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MEHMET AKIN
- Yukarı–aşağı imleç hareketine ilişkin EEG kayıtlarının ayrık dalgacık, KNN ve DVM ile sınıflandırılması
Classification of up-down cursor movements' EEG records with discrete wavelet transform, KNN and SVM methods
ÖMER EMHAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2017
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiDicle ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MEHMET SİRAÇ ÖZERDEM
- A new rodent behavioral paradigm for studying closed-loop cursor control
Kapalı-devre imleç kontrolünün araştırılması için yeni bir sıçan davranış paradigması
AHSAN AYYAZ
Yüksek Lisans
İngilizce
2022
Bilim ve Teknolojiİstanbul Medipol ÜniversitesiBiyomedikal Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. MEHMET KOCATÜRK