İnsan aktivitelerinin giyilebilir sensörler ile özellik çıkarımı yapılmadan sınıflandırılması - Kurban, Onur Can (My University, 2014)
Son yıllarda teknolojik gelişmelerde en çok ilgi gören alanların başında insan-bilgisayar etkileşim sistemleri gelmektedir. Bu sistemler insanlara ait kişisel bilgilerin elde edilmesinde ve bu bilgilerle yönetilen otomatik sistemlerin geliştirilmesini amaçlamaktadır. Özellikle biyomedikal ve biyometrik temelli çalışmalar bu alanda ilerleme kaydetmektedir. Bu çalışma alanlarından biride insan aktivitelerinin sınıflandırılması işlemidir. Çalışma konusu olan insan aktiviteleri, gün içerisinde yapılan yürüme, oturma, kalkma, durma, koşma, zıplama gibi hareketlerin ve düşme gibi tehlikeli durumların tespitini içermektedir. Bu hareketlere ait bilgiler fiziksel rehabilitasyon tedavisi, duruş ve yürüyüş bozuklukları, akıllı ortamların geliştirilmesi gibi bir çok farklı uygulamada kullanılabilmektedir. Yine bir diğer önemli çalışma alanı ise yaşlı insanlarda düşme durumunun tespit edilmesidir. Belli bir yaştan sonra düşmek ciddi yaralanmalara, sakatlıklara ve ölümlere sebep olabilmektedir. Tek başına yaşayan yaşlı insanlarda düşmenin engellenmesi veya düşme sonrası erken müdahale edilebilmesi hareket tespitinin önemli bir konusudur. Bu amaçla hareket tespiti için alınan sinyallerinden çeşitli özellikler çıkartılarak sınıflandırma yapılmaktadır. Bu çalışmada, günlük insan aktiviteleri ve düşme hareketinin tespitine yönelik alınan veriler üzerinden özellik çıkarımı yapılmadan hızlı ve yüksek doğrulukta sonuç verebilecek bir sistem tasarımı yapılmaya çalışılmıştır. Birinci bölümde, insan aktivitelerinin tespitine yönelik bilgilendirme yapılmış ve önceki çalışmaların içeriklerinden bahsedilmiştir. İkinci bölümde, tezde kullanılan donanım sistemin yapısından ve özelliklerinden bahsedilmiştir. Üçüncü bölümde, tespit edilecek aktivitelere ve ölçüm alınacak konumlara dair bilgiler verilmiştir. Dördüncü bölümde, toplanan hareket verilerinin işlenmesi ve veri kümelerinin oluşturulması anlatılmıştır. Beşinci bölümde, sınıflandırma işlemlerinde kullanılan algoritma ve metotlardan bahsedilmiştir. Altıncı bölümde ise sonuçlar değerlendirilmiş ve ileride yapılması ön görülen başarıyı arttırabilecek işlemler hakkında yorumlar yapılmıştır.
Tez (Yüksek Lisans) - Yıldız Teknik Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, 2014
Keywords: Hareket tespiti; İvme sensörü; Düşme tespiti; İnsan-bilgisayar etkileşimi