Jiroskop ve İvme Ölçer Verileriyle Makine Öğrenmesi Algoritmaları Kullanılarak İnsan Aktivitesi Tanımlama

Authors : Cem ÖZKAYA, Mustafa Yasin ESAS

Pages : 811-818

Doi:10.31590/ejosat.1011461

View : 18 | Download : 21

Publication Date : 2021-11-30

Article Type : Research Paper

Abstract :Günümüzde akıllı cihazlar aracılığıyla (telefon, saat vb.) fiziksel hareket ve yakılan kalori miktarının takip edilmesi cihaz kullanıcıları tarafından yaygın olarak kullanılmaktadır. Bu akıllı cihazlar vasıtasıyla elde edilen verilere dayalı olarak gerçekleştirilen aktivitenin yüksek doğrulukla tanımlanması bazı hastalıkların veya fizyolojik eksikliklerin ortaya çıkarılması ve tedavisinde fikir verebilmektedir. Bu kapsamda çalışmamızda akıllı telefon vasıtasıyla elde edilmiş olan jiroskop ve ivmeölçer verilerine dayalı olarak yüksek doğrulukla aktivite tanımlanması çalışması gerçekleştirilmiştir. Yapılan çalışmada aktivite tanımlaması olarak merdiven inme, merdiven çıkma, koşma ve ayakta durma verileri sınıflandırılmıştır. Bu verileri ait on iki adet öznitelik tespit edilmiş ve bu öznitelikler sınıflandırma algoritmalarında kullanılmıştır. Çalışma, MatLab “Classification Learner Toolbox” uygulamasında bulunan sınıflandırma yöntemleri kullanılarak gerçekleştirilmiştir. Elde edilen bulgular literatür ile uyumlu ve katkı sağlayacak niteliktedir. Çalışmada hareket tanımlaması kapsamında %90 seviyelerinde doğruluk oranları elde edilmiştir. Çalışmamız ön araştırma niteliğinde olup, sonraki çalışmalarımız için faydalı bulgular içermektedir.
Keywords : İnsan aktivitesi tanımlama, Jiroskop, İvmeölçer, Aktivite sınıflandırma, Sınıflandırma yöntemleri, Makine öğrenmesi