Application of deep learning methods in human activity recognition

Geleneksel sensör tabanlı insan aktivitesinin tanınması (HAR), bir zaman serisi verisi sınıflandırma problemi olarak tanımlanmıştır ve özellik çıkarımı gerektirir. Mevcut HAR sistemleri, insan tarafından anlaşılabilir bilgiler üretebilen şeffaf, yorumlanabilir ve açıklanabilir yaklaşımlardan hala yoksundur. Bu tez, hem açıklanabilirliği hem de tanıma doğruluğunu geliştirmek için HAR problemini bir görüntü sınıflandırma problemi olarak tanımlayan, Sinyal Görüntülerinde İnsan Aktivitesi Tanıma (HARSI) adlı bir yaklaşım önermektedir. Önerilen HARSI yaklaşımı, görüntü verilerinin işlenmesinde evrişimli sinir ağlarının (CNN) güçlü yönlerinden yararlanmak için akıllı sensör verilerini bazı görsel görüntülere dönüştürür. Gerçek dünya veri seti üzerinde gerçekleştirilen deneysel sonuçlar, önerilen HARSI modeli ile geleneksel makine öğrenme modellerine kıyasla önemli bir gelişme kaydedildiğini göstermiştir. Sonuçlar ayrıca, yöntemimizin sınıflandırma doğruluğu açısından son teknoloji yöntemlerden daha iyi performans gösterdiğini göstermiştir.