Browsing by Subject "Human activities"
Now showing 1 - 11 of 11
Results Per Page
Sort Options
Item Open Access Human activity classification with miniature inertial and magnetic sensor signals(IEEE, 2011) Yüksek, Murat Cihan; Barshan, BillurThis study provides a comparative performance assessment of various pattern recognition techniques on classifying human activities that are performed while wearing miniature inertial and magnetic sensors. Activities are classified using five sensor units worn on the chest, the arms, and the legs. Each sensor unit comprises a tri-axial accelerometer, a tri-axial gyroscope, and a tri-axial magnetometer. The classification techniques compared in this study are: naïve Bayesian (NB), artificial neural networks (ANN), dissimilaritybased classifier (DBC), various decision-tree algorithms, Gaussian mixture model (GMM), and support vector machines (SVM). The methods that result in the highest correct differentiation rates are found to be GMM (99.1%), ANN (99.0%), and SVM (98.9%). © 2011 EURASIP.Item Open Access Human activity recognition using inertial/magnetic sensor units(Springer, Berlin, Heidelberg, 2010) Altun, Kerem; Barshan, BillurThis paper provides a comparative study on the different techniques of classifying human activities that are performed using body-worn miniature inertial and magnetic sensors. The classification techniques implemented and compared in this study are: Bayesian decision making (BDM), the least-squares method (LSM), the k-nearest neighbor algorithm (k-NN), dynamic time warping (DTW), support vector machines (SVM), and artificial neural networks (ANN). Daily and sports activities are classified using five sensor units worn by eight subjects on the chest, the arms, and the legs. Each sensor unit comprises a triaxial gyroscope, a triaxial accelerometer, and a triaxial magnetometer. Principal component analysis (PCA) and sequential forward feature selection (SFFS) methods are employed for feature reduction. For a small number of features, SFFS demonstrates better performance and should be preferable especially in real-time applications. The classifiers are validated using different cross-validation techniques. Among the different classifiers we have considered, BDM results in the highest correct classification rate with relatively small computational cost. © 2010 Springer-Verlag Berlin Heidelberg.Item Open Access Human activity recognition using tag-based localization(IEEE, 2012-04) Yurtman, Aras; Barshan, BarshanThis paper provides a comparative study on the different techniques of classifying human activities using a tag-based radio-frequency (RF) localization system. Non-uniformly-sampled data containing position measurements of the tags on the body is first converted to a uniformly-sampled one using different curve-fitting algorithms. Then, the data is partitioned into segments. Finally, various classification techniques are applied to classify human activities. Curve-fitting, segmentation, and classification methods are compared using different cross-validation techniques and the combination resulting in the best performance is presented. The results indicate that the system demonstrates acceptable performance despite the fact that tag-based RF localization is not very accurate.Item Open Access İnsan hareketlerinin PIR-sensör tabanlı bir sistemle sınıflandırılması(IEEE, 2008-04) Urfalıoğlu, Onay; Soyer, Emin B.; Töreyin, B. Uğur; Çetin, A. EnisBu 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.Item Open Access İnsan hareketlerinin vibrasyon ve PIR algılayıcıları kullanılarak sınıflandırılması(IEEE, 2012-04) Yazar, Ahmet; Çetin, A. Enis; Töreyin, B. U.Yalnız yaşayan yaşlı ve bakıma muhtaç kişilerin yere düşmelerinin kısa sürede tespit edilmesi önemli bir sorundur. Bu bildiride, sismik ve pasif kızılberisi algılayıcılar kullanarak, belirli bir alanda yere düşme olayının tespit edilebilmesi için bir yöntem önerilmiştir. Sınıflandırma amacıyla, hızlı Fourier dönüşümü, mel-frekansı kepstral katsayıları ve ayrık dalgacık dönüşümü teknikleri kullanılarak farklı öznitelik vektörleri çıkarılmıştır. Sismik işaretler, destek vektör makineleri ile ‘düşme’ ve ‘düşme değil’ olarak iki farklı sınıfa ayrılmıştır. Pasif kızılberisi algılayıcının, belirli bir alanda hareket eden bir kişiyi tespit etmesinden sonra, sismik algılayıcının ve pasif kızılberisi algılayıcının kararları tümleştirilerek kişinin düşüp düşmediği tespit edilmektedir. Önerdiğimiz sistem gerçek zamanlı olarak standart bir bilgisayarda çalışabilmektedir.Item Open Access Investigation of personal variations in activity recognition using miniature inertial sensors and magnetometers(IEEE, 2012-04) Yurtman, Aras; Barshan, BillurIn this paper, data acquired from five sensory units mounted on the human body, each containing a tri-axial accelerometer, gyroscope, and magnetometer, during 19 different human activities is used to calculate inter-subject and inter-activity variations using different methods and the results are summarized in various forms. Absolute, Euclidean, and dynamic time-warping distances are used to assess the similarity of the signals. The comparisons are made using the raw and normalized time-domain data, raw and normalized feature vectors. Firstly, inter-subject distances are averaged out per activity and per subject. Based on these values, the "best" subject is defined and identified according to his/her average distance to the others. Then, the averages and standard deviations of inter-activity distances are presented per subject, per unit, and per sensor. Moreover, the effects of removing the mean and the different distance measures on the results are discussed. © 2012 IEEE.Item Open Access Karşılıklı bilgi ölçütü kullanılarak giyilebilir hareket duyucu sinyallerinin aktivite tanıma amaçlı analizi(IEEE, 2014-04) Dobrucalı, Oğuzcan; Barshan, BillurGiyilebilir 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.Item Open Access Minyatür eylemsizlik duyucuları ve manyetometre sinyallerinin işlenmesiyle insan aktivitelerinin sınıflandırılması(IEEE, 2011-04) Yüksek, Murat Cihan; Barshan, BillurBu çalışmada insan vücuduna yerleştirilen minyatür eylemsizlik duyucuları ve manyetometreler kullanılarak çeşitli aktiviteler örüntü tanıma yöntemleriyle ayırdedilmiş ve karşılaştırmalı bir çalışmanın sonuçları sunulmuştur. Ayırdetme işlemi için basit Bayeşçi (BB) yöntem, yapay sinir ağları (YSA), benzeşmezlik tabanlı sınıflandırıcı (BTS), ceşitli karar ağacı (KA) yöntemleri, Gauss karışım modeli (GKM) ve destek vektör makinaları (DVM) kullanılmıştır. Aktiviteler gövdeye, kollara ve bacaklara takılan beş duyucu ünitesinden gelen verilerin işlenmesiyle ayırdedilmiştir. Her ünite, her biri üç-eksenli olmak üzere birer ivmeölçer, dönüölçer ve manyetometre içermektedir. Çalışmanın sonuçlarına göre, en iyi ilk üç başarı oranı sırasıyla GKM (%99.12), YSA (%99.09) ve DVM (%98.90) yöntemleri ile elde edilmiştir.Item Open Access Recognizing daily and sports activities in two open source machine learning environments using body-worn sensor units(Oxford University Press, 2014-11) Barshan, B.; Yüksek, M. C.This study provides a comparative assessment on the different techniques of classifying human activities performed while wearing inertial and magnetic sensor units on the chest, arms and legs. The gyroscope, accelerometer and the magnetometer in each unit are tri-axial. Naive Bayesian classifier, artificial neural networks (ANNs), dissimilarity-based classifier, three types of decision trees, Gaussian mixture models (GMMs) and support vector machines (SVMs) are considered. A feature set extracted from the raw sensor data using principal component analysis is used for classification. Three different cross-validation techniques are employed to validate the classifiers. A performance comparison of the classifiers is provided in terms of their correct differentiation rates, confusion matrices and computational cost. The highest correct differentiation rates are achieved with ANNs (99.2%), SVMs (99.2%) and a GMM (99.1%). GMMs may be preferable because of their lower computational requirements. Regarding the position of sensor units on the body, those worn on the legs are the most informative. Comparing the different sensor modalities indicates that if only a single sensor type is used, the highest classification rates are achieved with magnetometers, followed by accelerometers and gyroscopes. The study also provides a comparison between two commonly used open source machine learning environments (WEKA and PRTools) in terms of their functionality, manageability, classifier performance and execution times. © 2013 © The British Computer Society 2013. All rights reserved.Item Open Access Searching for complex human activities with no visual examples(2008) Ikizler, N.; Forsyth, D.A.We describe a method of representing human activities that allows a collection of motions to be queried without examples, using a simple and effective query language. Our approach is based on units of activity at segments of the body, that can be composed across space and across the body to produce complex queries. The presence of search units is inferred automatically by tracking the body, lifting the tracks to 3D and comparing to models trained using motion capture data. Our models of short time scale limb behaviour are built using labelled motion capture set. We show results for a large range of queries applied to a collection of complex motion and activity. We compare with discriminative methods applied to tracker data; our method offers significantly improved performance. We show experimental evidence that our method is robust to view direction and is unaffected by some important changes of clothing. © 2008 Springer Science+Business Media, LLC.Item Open Access Sensor-activity relevance in human activity recognition with wearable motion sensors and mutual information criterion(Springer, 2014) Dobrucalı Oğuzhan; Barshan, BillurSelecting 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, configuring them on the human body, and identifying the most informative sensor axes. In earlier work, researchers have used customized sensor configurations and compared their activity recognition rates with those of others. However, the results of these comparisons are dependent on the feature sets and the classifiers employed. In this study, we propose a novel approach that utilizes the time-domain distributions of the raw sensor measurements. We determine the most informative sensor types (among accelerometers, gyroscopes, and magnetometers), sensor locations (among torso, arms, and legs), and measurement axes (among three perpendicular coordinate axes at each sensor) based on the mutual information criterion.