Minyatür eylemsizlik duyucuları ve manyetometre sinyallerinin işlenmesiyle insan aktivitelerinin sınıflandırılması

Date
2011-04
Advisor
Instructor
Source Title
IEEE 19th Signal Processing and Communications Applications Conference, SIU 2011
Print ISSN
Electronic ISSN
Publisher
IEEE
Volume
Issue
Pages
1052 - 1055
Language
Turkish
Type
Conference Paper
Journal Title
Journal ISSN
Volume Title
Abstract

Bu 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.


This 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. Human 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: naive Bayesian (NB), artificial neural networks (ANN), dissimilarity-based classifier (DBC), various decision-tree methods, Gaussian mixture model (GMM), and support vector machines (SVM). According to the outcome of the study, the three methods that result in the highest correct differentiation rates are GMM (99.12%), ANN (99.09%), and SVM (99.80%).

Course
Other identifiers
Book Title
Keywords
Artificial Neural Network, Classification technique, Comparative performance assessment, Differentiation rate, Gaussian Mixture Model, Human activities, Naive Bayesian, Pattern recognition techniques, Sensor units, Tri-axial magnetometer, Triaxial accelerometer, Accelerometers, Bayesian networks, Intelligent agents, Magnetic sensors, Pattern recognition, Signal processing, Support vector machines, Neural networks
Citation
Published Version (Please cite this version)