Aikido hareket serilerinde uygulanan tekniklerin uzaktan algılama ile otonom değerlendirme sistemi tasarımı
Design of A remote recognition and autonomous analysis system of aikido movement sequences (amscomplexity)
Yazar: ZELİHA MERVE ÇETİNOK
Danışman: DOÇ. DR. ADİL DENİZ DURU
Marmara Üniversitesi / Sağlık Bilimleri Enstitüsü / Beden Eğitimi ve Spor Ana Bilim Dalı / Sporda Bilişim Teknolojileri Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2023
Konu: Mühendislik Bilimleri = Engineering Sciences ; Spor = Sports
Dizin: Aikido = Aikido ; Kamera = Camera ; Makine öğrenmesi = Machine learning ; Otonom sistemler = Autonomous systems ; Sensörler = Sensors ; Spor = Sports ; Sınıflandırma = Classification ; Uzaktan algılama = Remote sensing

Özet:
Amaç: Bu tez çalışması kapsamında savaş sanatlarında gerçekleştirilen hareketlerin analizine katkı sağlayacak bir otonom karar destek sistemi tasarımı hedeflenmiştir. Geliştirilmesi planlanan metriklerin harekete bağlı dinamiklerin sınıflandırılmasında diğer spor branşlarında da kullanabileceği öngörülmektedir. Tez çalışması kapsamında, savaş sanatı olmasına rağmen müsabakası olmayan tek branş olan Aikido (Salazar ve ark., 2017) dalında gerçekleştirilen hareket serileri incelenecektir. 
Gereç ve yöntem: Otonom sistemleri spor bilimlerinde uygulayabilmek için yapılan literatür araştırmalarında, teknikleri iskelet olarak algılayıp çözümlemeye olanak sağlayan Kinect Xbox 360 teknolojisi kullanılacaktır. Matlab programlama dili ile entegre olarak çalışan bu kamera sistemi 3 girişlidir. Birinci giriş kızılötesi (IR) olarak görüntü algılar, diğeri kızılötesi görüntüyü yansıtır ve sonuncu girişi ise RGB olarak uzaysal zamanda görüntü elde edilmesini sağlamaktadır. Seçilen hareket serileri 16 sporcu tarafından 25 sağ ve 25 sol taraftan aralıksız olarak tekrar alınmıştır. 
Sonuç: Hareket serisinin 25 tekrarından sonra hareket paterninin karakteristiği belirlenmiş ve bu seri içerisinden siklus yaklaşımı ile her bir tekrar veri kaybetmeyecek şekilde gürültüden ayıklanıp frekans karakteristiği her tekrar için farklı olarak belirlenmiştir. Değerlendirmeye 6 hareket serisi için 16 farklı seviyedeki sporcudan 50'şer tekrardan yaklaşık olarak 4800 adet frekans karakteristiği alınmıştır. Her bir sporcunun verisi frekans domaini içinde normalize edilmiştir. Sporcular arasındaki farkı yok saymış hale getirilip, sadece hareket üzerinde bir fark aranmıştır. 
DVM, KNN'den daha iyi sonuç vermiştir. 
Anahtar kelimeler: Aikido, Sanal Sensör, Kinect Kamera, Sınıflandırma, Makine Öğrenimi.

Abstract:
Objective: Within the scope of this thesis, it is aimed to design an autonomous decision support system that will contribute to the analysis of the movements performed in the martial arts. It could be expected that the metrics planned to be developed can also be used in other sports branches in the classification of motion-related dynamics.
Within the scope of the study, the series of movements performed in Aikido –which is the only branch that does not have a competition despite being a martial art (Salazar et al., 2017) –will be examined.
Materials and methods: Kinect Xbox technology, which allows to perceive and analyze techniques as skeletons and which is applied autonomous systems in sports sciences will be used in the research. This camera system, which works integrated with the Matlab programming language, has 3 inputs. The first input detects an image as infrared (IR), the other reflects the infrared image, and the last input provides an image in spatial time as RGB. The selected movement series were repeated continuously by 16 athletes from 25 right and 25 left sides. 
Conclusion: After 25 repetitions of the motion series, the characteristic of the motion patern was determined, and each repetition was separated from the noise with the cycle approach, and the frequency characteristic was determined differently for each repetition. For the evaluation, approximately 4,800 frequency characteristics of 50 repetitions were taken from 16 different levels of athletes for 6 movement series It has been normalized within the frequency domain of each athlete. The difference between the athletes was ignored and a difference was sought only on the movements.
SVM gave better results than KNN.
Key words: Aikido, Virtual Sensor, Kinect, Classification, Machine Learning.