Derin öğrenme ile giyilebilir sensör tabanlı insan aktivitesi ve demografik grup tanıma
Wearable sensor-based human activity and demographic group recognition with deep learning
Yazar: MEHMET ÇAĞDAŞ SAYGILI
Danışman: DOÇ. DR. MUSTAFA SERT
Başkent Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Bilgisayar Mühendisliği Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2023
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control
Dizin: Makine öğrenmesi yöntemleri = Machine learning methods ; Yapay zeka = Artificial intelligence

Özet:
Teknolojinin ilerlemesiyle birlikte, giyilebilir mobil cihazların kullanımı, özellikle sağlık ve günlük aktivite takibi alanlarında önemli bir yer edinmiştir. Bu cihazlardan toplanan veriler, hastalıkların erken teşhisinde kritik bir rol oynamaktadır. Ayrıca, giyilebilir sensör teknolojileri, kullanıcıların aktivite, cinsiyet ve yaş aralığı sınıflandırması yaparak daha kişiselleştirilmiş sağlık bilgisi izleme potansiyeline sahiptir. Bu sayede, bireyin yaş ve cinsiyetine özgü sağlık ihtiyaçlarına etkin bir şekilde yanıt verilebilir ve kişisel sağlık yönetimi daha verimli hale getirebilir.

Bu tezde, giyilebilir mobil cihazlar aracılığıyla toplanan veri kümeleri üzerinde insan aktivite tanıma ve demografik grup sınıflandırma problemleri ele alınmaktadır. Problemlerin çözümü için, Naive Bayes, Rastgele Orman, k En Yakın Komşu (kNN), Evrişimsel Sinir Ağları (CNN), Tekrarlayan Sinir Ağı (RNN), Uzun-Kısa Süreli Bellek (LSTM) ve dönüştürücü (Transformer) sınıflandırıcı algoritmaları tasarlanmış ve başarımları detaylı olarak analiz edilmiştir. Analizler sonucunda, LSTM, CNN ve Dönüştürücü modellerin başarımları nedeniyle, bu modellerin dikkat-tabanlı füzyonuna dayalı yeni melez bir model önerilmiştir. Geliştirilen model, mevcut literatürde yer alan yöntemlerle karşılaştırıldığında, insan aktiviteleri ile cinsiyet ve yaş gruplarının sınıflandırılmasında önemli ölçüde iyileşme sağlamıştır.

Bu tez çerçevesinde yürütülen deneysel çalışmalarda, çeşitli hiperparametrelerin sınıflandırma performansı üzerindeki etkileri analiz edilmiştir. Tez kapsamında tasarlanan sınıflandırıcılar HPAwIO, MHEALTH, UCI-HAR veri kümeleri üzerinde değerlendirilmiştir. Önerilen füzyona dayalı dikkat-tabanlı model, HPAwIO veri kümesi üzerinde iç ve dış mekan aktivite sınıflandırmasında %85.15, cinsiyet sınıflandırmasında %84.04 ve yaş aralığı sınıflandırmasında %80.54 gibi ortalama doğruluk oranları elde etmiştir. Ayrıca, bu model MHEALTH veri kümesinde gerçekleştirilen aktivite sınıflandırma çalışmalarında %85.35, UCI-HAR veri kümesinde ise %86.07 gibi başarı oranlarına ulaşmıştır. Bu sonuçlar, modelin sınıflandırma görevlerindeki etkinliğini ve genelleştirilebilirliğini göstermektedir, ayrıca modelin farklı veri kümeleri ve senaryolar üzerindeki adaptasyon kabiliyetini ortaya koymaktadır.

Abstract:
With the advancement of technology, the use of wearable mobile devices, especially in the fields of health and daily activity tracking, has gained significant importance. The data collected from these devices play a crucial role in the early diagnosis of diseases. Moreover, wearable sensor technologies have the potential to offer more personalized health information monitoring by classifying user activities, gender and age range. This enables an effective response to the specific health needs of individuals based on their age and gender, making personal health management more efficient.

This thesis addresses the problems of human activity recognition and demographic group classification on datasets collected through wearable mobile devices. To solve these problems, Naive Bayes, Random Forest, k-Nearest Neighbors (kNN), Convolutional Neural Networks (CNN), Recurrent Neural Network (RNN), Long Short-Term Memory (LSTM), and Transformer classification algorithms were designed and their performances were analyzed in detail. As a result of the analysis, due to the success of LSTM, CNN, and Transformer models, a new hybrid model based on an attention-based fusion of these models is proposed. The developed model has significantly improved the classification of gender and age groups in human activities compared to the methods present in the current literature.

In the experimental studies conducted within the scope of this thesis, the effects of various hyperparameters on classification performance have been analyzed. The classifiers designed within the scope of the thesis were evaluated on HPAwIO, MHEALTH, and UCI-HAR datasets. The proposed fusion-based attention-based model achieved average accuracy rates of 85.15% in indoor and outdoor activity classification, 84.04% in gender classification, and80.54% in age range classification on the HPAwIO dataset. Additionally, this model attained success rates of 85.35% in activity classification on the MHEALTH dataset and 86.07% onthe UCI-HAR dataset. These results demonstrate the effectiveness and generalizability of the model in classification tasks, as well as its adaptability across different datasets and scenarios.