5/3 dalgacık kaldırma filtresi ve temel bileşen analizi yöntemleri ile yürüyüşe dayalı insan cinsiyet sınıflandırması

Günümüzde video verilerinin artışı ile birlikte yürüyüş tanıma sistemleri ile ilgili araştırmalar yaygınlaşmaya başlamıştır. Yürüyüş verilerinden makine öğrenmesi yöntemleri kullanılarak insan cinsiyet tahmini yapılabilmektedir. Bu çalışmada CASIA-B Yürüyüş Veritabanı ve OU-ISIR Yürüyüş Veritabanı Geniş Popülasyon Veri Setinin bir kısmı kullanılarak bir cinsiyet tahmin sistemi tasarlanmıştır. Yürüme videolarından elde edilmiş silüetlerden gerekli olan öznitelikler dalgacık 5/3 kaldırma yöntemi ile çıkarılmış, C4.5 karar ağacı algoritması ile sınıflandırılmış, ve cinsiyet tahmininde kullanılarak sistem performansı ölçülmüştür. Elde edilen sonuçlara göre, yürüyüş video kayıtlarında bulunan bilginin önerilen yöntem ile insan cinsiyetini tahmin etmede %97 oranında başarılı olduğu görülmüştür. Bu çalışma yürüyüş paternleri içindeki bilginin doğru öznitelik çıkarımı ve sınıflandırma ile insan cinsiyetinin tahmininde başarı ile kullanılabileceğini göstermiştir.