Yazar "Yavuz, Bahar" seçeneğine göre listele
Listeleniyor 1 - 1 / 1
Sayfa Başına Sonuç
Sıralama seçenekleri
Öğe Hareket tanıma için yerel ikili örüntüler tabanlı yeni bir yaklaşım(Siirt Üniversitesi, 2018) Yavuz, Bahar; Kaya, Yılmazİnsan vücudunun hareketini algılayan ve takip eden en önemli teknoloji, sensör tabanlı hareket tanıma teknolojisidir. Son yıllarda sensör tabanlı insan hareketi tanıma, günlük yaşamdaki geniş kullanımı nedeniyle bilgisayar alanında gözleri üzerine çekmektedir ve hızla büyüyen bir araştırma alanı olmuştur. Hareket tanıma, insan vücuduna yerleştirilmiş çeşitli sensörlerden elde edilen sinyallerin değerlendirilmesi ile gerçekleştirilmektedir. Hareket tanıma sistemlerinin başarısı, sinyallerden elde edilen özniteliklere bağlıdır. İşaretlerden uygun ve etkin özniteliklerin çıkarılması sınıflandırma doğruluğunu etkilemektedir. Bu çalışmada, sensör işaretlerinden etkin öznitelikler elde etmek için, yeni bir yaklaşım yöntemi önerilmiştir. Bu yöntem, bir boyutlu yerel ikili model (1B-YİÖ), sinyal üzerindeki bir değerin belirli bir komşuluk değerine göre merkezdeki örneğin değeri baz alınarak sağ ve sol komşularının karşılaştırılmaları sonucunda yeni bir ikili değer elde edilmesi ve bu ikili değerin onlu bir değere dönüştürülmesi işlemidir. Bu yöntem, çeşitli non-parametrik sinyallerden etkili öznitelikler elde edilmesini sağlayan bir istatistiksel metottur. Önerilen metodu test etmek için on gönüllünün on ikişer fiziksel aktivitelerine ait sinyaller kullanılmıştır. İvme, cayro ve manyometre sensörlerinden elde edilen işaretlere 1B-YİÖ yöntemi uygulandıktan sonra, yeni oluşan işaretlerden birtakım istatistiksel öznitelikler çıkarılmıştır. Bu istatistiksel öznitelikleri kullanılarak farklı makine öğrenmesi yöntemleri ile sınıflandırma işlemleri gerçekleştirilmiştir. Bu çalışmada hareket tanıma başarısı üzerinde; sensör türlerinin, sensör eksenlerinin ve çıkarılan istatistiksel özniteliklerin etkisi de araştırılmıştır. Gerçekleştirilen tüm denemelerde en yüksek başarı %92,5 olarak gözlenmiştir.
