Human activity classification with miniature inertial sensors

Bu çalışmada, insan hareketleri vücut üzerinde belirli noktalara minyatür eylemsizlikduyucuları (jiroskop ve ivmeölçer) ve manyetometre konumlandırılarakörüntü tanıma yöntemleriyle ayırdedilmiştir. Ayırdetme işlemi için kural-tabanlıbir yöntem (karar ağacı), en küçük kareler, k-en yakın komşuluk, dinamikzaman bükmesi ve destek vektör makinesi yöntemleri kullanılmıştır.Tezin ilk kısmında bir deneğin bacağına takılan tek eksenli iki jiroskoptan eldeedilen sinyallerin işlenmesiyle sekiz farklı bacak hareketi ayırdedilmiştir. İkincikısımda denek üzerinde beş farklı noktaya konumlandırılan duyucu birimleriinsan hareketlerini sınıflandırmak için kullanılmıştır. Her duyucu birimininiçerisinde birer adet üç eksenli jiroskop, üç eksenli ivmeölçer, üç eksenli manyetometrebulunmaktadır. Duyucu sinyalleri kullanılarak elde edilen özniteliklerayırdetme işleminde kullanılmıştır. Farklı öznitelik vektör kümeleri oluşturulmuş,bu öznitelik vektörlerinin boyutu bazı durumlar için asal bileşenler analiziyöntemiyle küçültülmüştür. Üç farklı çapraz geçerlilik (çapraz doğrulama)yöntemi kullanılmış ve bunların sonuçları birbirleriyle karşılaştırılmıştır. Kullanılanayırdetme yöntemlerinin doğru ayırdetme yüzdeleri, karışıklık matrisleri,eğitme süreleri ve sınıflandırma süreleri karşılaştırmalı olarak sunulmuştur.Kullanılan ayırdetme yöntemleri içinde destek vektör makinesi yöntemi en yüksekayırdetme oranını vermiştir, bunu k-en yakın komşuluk yöntemi izlemiştir.En kısa sınıflandırma süresine karar ağacı yöntemi sahiptir, ardından sırasıyladestek vektör makinesi veya en küçük kareler, k-en yakın komşuluk veya dinamikzaman bükmesi birinci yaklaşım, dinamik zaman bükmesi ikinci yaklaşımyöntemleri sıralanabilir. En uzun eğitme süresi destek vektör makinesi yöntemiiçin hesaplanmış olup, en uzun sınıflandırma süresine de dinamik zamanbükmesi ikinci yaklaşım yöntemi sahiptir. Kullanılan farklı çapraz doğrulukyöntemlerinin başarı yüzdeleri arasında önemli bir fark gözlemlenmemiştir.Çapraz doğruluk yöntemleri içinde yinelenen rasgele alt-örnekleme yöntemininsınıflandırma süresinin en kısa olduğu görülmüşken, bir-taneyi-dışarıda-bırakyönteminin sınıflandırma süresi en uzundur.