• About
  • Policies
  • What is openaccess
  • Library
  • Contact
Advanced search
      View Item 
      •   BUIR Home
      • Scholarly Publications
      • Faculty of Engineering
      • Department of Electrical and Electronics Engineering
      • View Item
      •   BUIR Home
      • Scholarly Publications
      • Faculty of Engineering
      • Department of Electrical and Electronics Engineering
      • View Item
      JavaScript is disabled for your browser. Some features of this site may not work without it.

      İnsan hareketlerinin PIR-sensör tabanlı bir sistemle sınıflandırılması

      Thumbnail
      View / Download
      618.8 Kb
      Author
      Urfalıoğlu, Onay
      Soyer, Emin B.
      Töreyin, B. Uğur
      Çetin, A. Enis
      Date
      2008-04
      Source Title
      IEEE 16th Signal Processing, Communication and Applications Conference, SIU 2008
      Publisher
      IEEE
      Pages
      [1] - [4]
      Language
      Turkish
      Type
      Conference Paper
      Item Usage Stats
      176
      views
      197
      downloads
      Abstract
      Bu bildiride, tek bir pasif kızılberisi sensörü (PIR) kullanarak beş farklı insan hareketi ve bir hareketsiz arkaplan gürültüsünden oluşan toplam 6 çeşit olay için bir sınıflandırma yöntemi önerilmiştir. Otomatik olay sınıflandırma sistemleri, dinamik süreçler barındıran ortamlar için yeni uygulamalara fırsat vermektedir. Olay sınıflandırması, herhangi bir sensör ya da sensör dizisinden gelen işaretlerin analiz edilerek, belirli bir olaya ait dinamik süreçle eşleştirilmesi olarak tanımlanabilir. Genelde, insan etkinliklerinin izlenmesi uygulamalarında kamera ve mikrofonlar kullanılmaktadır. Bir alternatif veya bir tümleyici yaklaşım olarak, bahsi geçen uygulamalarda PIR sensörleri de kullanılabilir. Bu bildiride, olay sınıflandırılması için Bayes yaklaşımına dayalı olan şartlı Gauss karışım modeli (CGMM) kullanımı önerilmektedir. Deneysel çalışmalarda, bu yaklaşımın başarılı olduğu görülmüştür.
       
      In this paper, we use a modified Passive Infrared Radiation or Pyroelectric InfraRed (PIR) sensor to classify 5 different human motion events with one additional 'no action' event. Event detection enables new applications in environments hosting dynamic processes. Typical event detection applications are based on audio or video sensor data. Given a data stream, often the task is to find or classify specific dynamic processes. Most of the applications for the monitoring of human activities in an environment are based on video sensor data. As an alternative or complementary approach, low cost PIR sensors can be used for such applications. The classification is done by a bayesian approach using Conditional Gaussian Mixture Models (CGMM) trained for each class. We show in experiments that using PIR-sensors, different human motion events in a room can be successfully detected. ©2008 IEEE.
      Keywords
      Bayesian approaches
      Data streams
      Dynamic processes
      Event classifications
      Event detections
      Gaussian Mixture models
      Human activities
      Human motions
      Low costs
      New applications
      Pir sensors
      Pyroelectric infrared sensors
      Video sensors
      Animal cell culture
      Applications
      Bayesian networks
      Infrared radiation
      Signal processing
      Sensors
      Permalink
      http://hdl.handle.net/11693/26831
      Published Version (Please cite this version)
      http://dx.doi.org/10.1109/SIU.2008.4632611
      Collections
      • Department of Electrical and Electronics Engineering 3613
      Show full item record

      Related items

      Showing items related by title, author, creator and subject.

      • Thumbnail

        Activity recognition invariant to sensor orientation with wearable motion sensors 

        Yurtman, A.; Barshan, B. (MDPI AG, 2017)
        Most activity recognition studies that employ wearable sensors assume that the sensors are attached at pre-determined positions and orientations that do not change over time. Since this is not the case in practice, it is ...
      • Thumbnail

        Vibrasyon ve PIR algılayıcılar kullanılarak çevre destekli akıllı ev tasarımı 

        Yazar, Ahmet; Çetin, A. Enis (IEEE, 2013-04)
        Intelligent ambient assisted living systems for elderly and handicapped people become affordable with the recent advances in computer and sensor technologies. In this paper, fall detection algorithm using multiple passive ...
      • Thumbnail

        iki diferansiyel PIR algılayıcı ve bir kamera yardımıyla el hareketlerinin sınıflandırılması 

        Erden, Fatih; Bingol, A. S.; Çetin, A. Enis (IEEE, 2014-04)
        Bu makalede, iki diferansiyel kızılberisi algılayıcı (PIR) ve bir kamera kullanılarak geliştirilen el jestleri algılama ve sınıflandırma sistemi tanıtılmaktadır. İzlenen alanda diferansiyel PIR algılayıcı dizisi ile hareket ...

      Browse

      All of BUIRCommunities & CollectionsTitlesAuthorsAdvisorsBy Issue DateKeywordsTypeDepartmentsThis CollectionTitlesAuthorsAdvisorsBy Issue DateKeywordsTypeDepartments

      My Account

      Login

      Statistics

      View Usage StatisticsView Google Analytics Statistics

      Bilkent University

      If you have trouble accessing this page and need to request an alternate format, contact the site administrator. Phone: (312) 290 1771
      © Bilkent University - Library IT

      Contact Us | Send Feedback | Off-Campus Access | Admin | Privacy