Karşılıklı bilgi ölçütü kullanılarak giyilebilir hareket duyucu sinyallerinin aktivite tanıma amaçlı analizi

dc.citation.epage1941en_US
dc.citation.spage1938en_US
dc.contributor.authorDobrucalı, Oğuzcanen_US
dc.contributor.authorBarshan, Billuren_US
dc.date.accessioned2016-02-08T11:39:52Z
dc.date.available2016-02-08T11:39:52Z
dc.date.issued2014-04en_US
dc.departmentDepartment of Electrical and Electronics Engineeringen_US
dc.descriptionDate of Conference: 23-25 April 2014
dc.descriptionConference name: 22nd Signal Processing and Communications Applications Conference, SIU 2014
dc.description.abstractGiyilebilir 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.
dc.description.abstractSelecting 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.
dc.description.provenanceMade available in DSpace on 2016-02-08T11:39:52Z (GMT). No. of bitstreams: 1 bilkent-research-paper.pdf: 70227 bytes, checksum: 26e812c6f5156f83f0e77b261a471b5a (MD5) Previous issue date: 2014en
dc.identifier.doi10.1109/SIU.2014.6830635en_US
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11693/26930
dc.language.isoTurkishen_US
dc.publisherIEEEen_US
dc.relation.isversionofhttp://dx.doi.org/10.1109/SIU.2014.6830635en_US
dc.source.title22nd Signal Processing and Communications Applications Conference, SIU 2014 - Proceedingsen_US
dc.subjectHuman activity recognitionen_US
dc.subjectMutual informationen_US
dc.subjectSensor configurationen_US
dc.subjectWearable motion sensorsen_US
dc.subjectPattern recognitionen_US
dc.subjectSignal processingen_US
dc.subjectActivity recognitionen_US
dc.subjectFeature setsen_US
dc.subjectHuman activitiesen_US
dc.subjectHuman activity recognitionen_US
dc.subjectMotion sensorsen_US
dc.subjectMutual information measuresen_US
dc.subjectMutual informationsen_US
dc.subjectSensor configurationsen_US
dc.subjectSensorsen_US
dc.titleKarşılıklı bilgi ölçütü kullanılarak giyilebilir hareket duyucu sinyallerinin aktivite tanıma amaçlı analizien_US
dc.title.alternativeThe analysis of wearable motion sensors in human activity recognition based on mutual information criterionen_US
dc.typeConference Paperen_US

Files

Original bundle

Now showing 1 - 1 of 1
Loading...
Thumbnail Image
Name:
The_analysis_of_wearable_motion_sensors_in_human_activity_recognition_based_on_mutual_information_criterion.pdf
Size:
201.96 KB
Format:
Adobe Portable Document Format
Description: