Bileğe giyilen akıllı telefonun ivmeölçer verilerini kullanarak aktivite tanıma

İnsanların gündelik hayatta yapmış olduğu aktiviteleri ve hareketleri hakkında doğru bilgileri elde etme ihtiyacı gün geçtikçe artmaktadır. Bu anlamda tıbbi, askeri, güvenlik vb. alanlarda aktivite tanıma ile ilgili çeşitli çalışmalar yapılmaktadır. Bu tez çalışmasında akıllı telefonlarda bulunan ivmeölçer algılayıcısından elde edilen ivme değerleri kullanarak aktivite tanıma gerçekleştirilmiştir. Bu amaçla geliştirilen cep telefonu uygulaması kullanılarak iki farklı telefon pozisyonu (pantolon cebinde ve bilekte) ve dokuz farklı aktivite (oturma ayakta durma, koşma, uzanma, yemek yeme, merdiven çıkma, merdiven inme, araba sürme, yürüme) için iki adet veri seti oluşturulmuştur. Elde edilen ham veriler işlenerek yirmi iki öznitelikli (ortalama, standart sapma, korelasyon vb.) veri setine dönüştürülmüş ve ardından dört farklı sınıflandırma yöntemi (k-en yakın komşu, Näive Bayes, Rastgele Orman ve Destek Vektörü Makineleri) aracılığıyla aktivite sınıflandırması gerçekleştirilmiştir. Yöntemlerin uygulanması sonucu oluşan doğruluk yüzdeleri, farklı parametreler ile incelenmiş ve bulgular üç farklı başlık altında paylaşılmıştır. Bu bulgular arasında en dikkat çekici olan, cep telefonu pozisyonun elde edilen doğruluk yüzdelerini önemli miktarda etkilemesidir. Bileklikte taşınarak oluşturulan veri setinden elde edilen doğruluk yüzdesinin pantolon cebinde taşınarak oluşturulan veri setinden elde edilen doğruluk yüzdesinden belirgin şekilde fazla olduğu ve bunun bilek bölgesindeki hareket yoğunluğunun aktivite tanıma işlemi için ekstra bilgi sunmasından kaynaklandığı gözlemlenmiştir.