Taşınabilir sensörlerden aktivite ve kişi tanıma

İnsan fiziksel aktivitelerinin ve ilgili aktiviteyi yapan kişinin uzaktan tespiti, çeşitli alanlarda ihtiyaç duyulan önemli bir konudur. Bu amaçla giyilebilir hareket sensörlerinin kullanımı son yıllarda yaygınlaşmıştır. Bu tezde ivmeölçer, jiroskop ve manyetometre vasıtası ile hareket ve kişi tanıma üzerine çalışılmıştır. Sensörlerden elde edilen veriler üzerinden çıkarılan zaman, frekans ve dalgacık uzayı öznitelikleri ile Random Forest, J48, Adaboost ve Desicion Stump ikilisi, Support Vector Machine ve k-NN gibi öğrenme algoritmaları sınıflandırma amaçlı kullanılmıştır. Buna ek olarak, elde edilen sınıflandırma performansını geliştirmek için; filtreleme, öznitelik seçimi, sensör füzyonu gibi yöntemler denenmiştir. Bahsi geçen yöntemler, hem erişime açık veri kümelerinde hem de bu çalışma kapsamında toplanan el aktivitesi verileri üzerinde denenmiş ve sonuçları raporlanmıştır.