Karşılıklı bilgi ölçütü kullanılarak giyilebilir hareket duyucu sinyallerinin aktivite tanıma amaçlı analizi
Author
Dobrucalı, Oğuzcan
Barshan, Billur
Date
2014-04Source Title
22nd Signal Processing and Communications Applications Conference, SIU 2014 - Proceedings
Publisher
IEEE
Pages
1938 - 1941
Language
Turkish
Type
Conference PaperItem Usage Stats
186
views
views
113
downloads
downloads
Abstract
Giyilebilir hareket duyucuları ile insan aktivitelerinin saptanmasında, uygun duyucu yapılanışının seçimi önem taşıyan bir konudur. Bu konu, kullanılacak duyucuların sayısının, türünün, sabitlenecekleri konum ve yönelimin belirlenmesi problemlerini içermektedir. Literatürde konuyla ilgili önceki çalışmalarda araştırmacılar, kendi seçtikleri duyucu yapılanışları ile diğer olası duyucu yapılanışlarını, söz konusu yapılanışlar ile insan aktivitelerini ayırt etme başarımlarına göre karşılaştırmışlardır. Ancak, söz konusu ayırt etme başarımlarının, kullanılan öznitelikler ve sınıflandırıcılara bağlı olduğu yadsınamaz. Bu çalışmada karşılıklı bilgi ölçütü kullanılarak duyucu yapılanışları, duyuculardan kaydedilen ham ölçümlerin zaman uzayındaki dağılımlarına göre belirlenmektedir. Bedenin farklı noktalarında bulunan ivmeölçer, dönüölçer ve manyetometrelerin ölçüm eksenleri arasından, gerçekleştirilen insan aktiviteleri hakkında en çok bilgi sağlayanları saptanmıştır. Selecting a suitable sensor configuration is an important aspect of recognizing human activities with wearable motion sensors. This problem encompasses selecting the number and type of the sensors, their position on the human body. In earlier works, researchers have used customized sensor configurations, and compared them with others in terms of the activity recognition rate. However, it is clear that these comparisons are dependent on the feature sets and classifiers employed. In this study, employing mutual information measure, sensor configurations are determined with respect to the time-domain distributions of the raw sensor measurements. The most informative axes of the accelerometers, gyroscopes, and magnetometers fixed at several locations on the human body are detected. © 2014 IEEE.
Keywords
Human activity recognitionMutual information
Sensor configuration
Wearable motion sensors
Pattern recognition
Signal processing
Activity recognition
Feature sets
Human activities
Human activity recognition
Motion sensors
Mutual information measures
Mutual informations
Sensor configurations
Sensors
Permalink
http://hdl.handle.net/11693/26930Published Version (Please cite this version)
http://dx.doi.org/10.1109/SIU.2014.6830635Collections
Related items
Showing items related by title, author, creator and subject.
-
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 ... -
Wireless sensing in complex electromagnetic media: construction materials and structural monitoring
Özbey, B.; Demir, Hilmi Volkan; Kurc, O.; Ertürk, V. B.; Altıntaş, A. (Institute of Electrical and Electronics Engineers Inc., 2015)In this paper, wireless sensing in the presence of complex electromagnetic media created by combinations of reinforcing bars and concrete is investigated. The wireless displacement sensing system, primarily designed for ... -
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 ...