Geri Dön

UTILIZING SCANPATH TREND ANALYSIS FOR EFFICIENT REAL-TIME PRIVACY-PRESERVING HUMAN ACTIVITY RECOGNITION WITH WEARABLE SENSORS

SCANPATH TREND ANALİZİNDEN YARARLANARAK GİYİLEBİLİR SENSÖRLERLE VERİMLİ GERÇEK ZAMANLI GİZLİLİĞİ KORUYAN İNSAN AKTİVİTE TANIMA

  1. Tez No: 813222
  2. Yazar: ZEKİCAN BUDİN
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. ENVER EVER, DR. ÖĞR. ÜYESİ ŞÜKRÜ ERASLAN
  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: 2023
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Bilgisayar Bilimleri Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.

Özet

İnsan aktivite tanıma sistemlerinin çoğu, bulut hizmetleri gibi uzak konumlarla iletişim gerektiren öğrenme ve tanıma işlemi için hesaplama açısından yüksek gereksinimli modellere dayanır. Ayrıca kişisel verilerin cihazlar arasında paylaşılmasını gerektirirler. Ancak gizlilik önemli bir endişe haline geldiği için veri paylaşımı önerilmez. Bu tezde, gizliliği koruyan HAR sistemine ulaşmak için Scanpath Trend Analysis (STA) algorithması ile birlikte dönüş ölçerler ilk kez kullanılmıştır. Önerilen yaklaşım, PAMAP2 veriseti ile kümeiçi 91.8% doğrulukla mevcut çalışmalardan daha iyi performans gösterirken, kümeler arası tanıma için 92.0% doğruluk payı ile karşılaştırılabilir bir performans gösterir. Yaklaşımın etkinliğini ve sınır bilişim hesaplanabilirliğini değerlendirmek için Raspberry Pi 3B üzerinde bir test ortamı oluşturulup, işlem ve bellek verimliliği açısından, karar ağacı tabanlı yaklaşımlarla karşılaştırılır. Yaklaşımımız, bellek kullanımı, model boyutu ve eğitim süresi açısından daha iyi bir performans gösterir. Bu bulgular, önerilen yaklaşımın gizliliği korurken sınır cihazlarda doğru ve verimli bir insan aktivite tanıma sistemi elde edilebileceğini göstermektedir.

Özet (Çeviri)

Many of the state-of-the-art human activity recognition (HAR) systems rely on computationally demanding models for training and recognition, which require healthy communication to remote locations such as cloud services. They also require the sharing of personal data across multiple devices but data sharing is discouraged, since privacy is becoming an important concern. In this thesis, the Scanpath Trend Analysis (STA) algorithm is used for the first time with inertial sensors to achieve privacy-preserving HAR system. With PAMAP2 dataset, for intra-subject, the proposed approach performs better than the existing studies with 91.8% accuracy and for inter-subject recognition, it has comparable accuracy of 92.0%. To evaluate the proposed approachs efficiency and edge computability, a testbed is introduced and the system is implemented on a Raspberry Pi 3B and compared with decision tree-based approaches which are known for CPU and memory efficiency. The proposed approach performs better in terms of computation time for training, smaller peak memory usage and model sizes. These findings suggest that the proposed approach can achieve accurate and efficient HAR on edge devices while maintaining privacy.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    849627

    Grafen oksit katkılı polimer nanokompozitlerin çeşitliözelliklerinin incelenmesi

    Investigating various properties of graphene oxide doped polymer nanocomposites

    OĞUZKAN ŞENTÜRK

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    Makine Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Makine Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ İBRAHİM MEHMET PALABIYIK

  2. Tez No

    894449

    İlkokul 4. sınıf öğrencilerinin matematiksel problem çözme sırasındaki göz hareketlerinin incelenmesi

    Examination of eye movements of primary school 4th-grade students during mathematical problem-solving

    ÇAĞLA BİNGÜL

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    Eğitim ve ÖğretimBursa Uludağ Üniversitesi

    Temel Eğitim Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. YELİZ YAZGAN

  3. Tez No

    76590

    Utilizing mathematica software solution of boundary value problems in nuclear engineeringby the greens function method

    Mathematica yazılımı kullanılarak nükleer mühendislikte karşılaşılan sınır değer problemlerinin green fonksiyonu metodu ile çözümü

    DİLEK ŞENER

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    1998

    Nükleer Mühendislikİstanbul Teknik Üniversitesi

    Nükleer Enerji ve Enerji Sistemleri Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. AKİF ATALAY

  4. Tez No

    277724

    Utilizing cinematherapy to improve relationship satisfaction: A qualitative study

    İlişki doyumunu arttırmaya yönelik sinematerapi uygulamaları: Kalitatif bir çalışma

    İLKE SİNE EĞECİ

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2010

    PsikolojiOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    Psikoloji Bölümü

    PROF. DR. FARUK GENÇÖZ

  5. Tez No

    286371

    Utilizing WiMAX mesh mode for efficient IPTV transmission

    WiMAX ağ çalışma modunun verimli IPTV yayını için kullanımı

    SEÇKİN ULUĞ

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2011

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolBoğaziçi Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. TUNA TUĞCU

Geri Dön