Kapasitif dokunma algılama ile cinsiyet tanıma
Gender recognition with capacitive touch sensing
Yazar: MUHAMMED NUR AHMET
Danışman: PROF. DR. OĞUZHAN URHAN
Kocaeli Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2024
Konu: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği = Electrical and Electronics Engineering
Dizin: Makine öğrenmesi = Machine learning ; Saçılma parametreleri = Scattering parameters

Özet:
Dokunma algılama, dokunmatik ekran ve dokunmatik buton tasarımı için literatürde birçok yöntem bulunmaktadır. Yüksek hassasiyetli ve düşük hatalı olmalarından dolayı başta akıllı telefonlar olmak üzere birçok tüketici elektroniğinde kapasitif dokunma algılama yaygın bir şekilde kullanılmaktadır. Bu tez çalışmasında kapasitif algılamayla kullanıcı cinsiyeti ve yaş grubu bilgisinin kestirilmesi amaçlanmaktadır. Cinsiyet ve yaşa bağlı olarak kullanıcıların vücut fizyolojisinde farklılıklar bulunmaktadır. Fizyolojik farklılıklar vücudun elektriksel özelliklerinde de farklılığa neden olmaktadır. Vücudun elektriksel özelliklerini ve farklı frekanslardaki elektriksel sinyallere verdiği tepkiyi ölçmek için tez kapsamında iki devre geliştirildi. Kullanıcı vücuduyla ölçüm devresi arasındaki bağlantı dokunmatik butonlarla sağlandı. Geliştirilen ilk devre sadece kapasitans ölçmekte ve kullanıcının bulunduğu ortamdan oldukça etkilenmektedir. Tek başına kapasitans ölçümü kullanıcıların dokunma davranışını algılamada başarılı bir şekilde çalışmakta ama kişisel bilgilerin kestiriminde aynı başarıyı sergilememektedir. Geliştirilen ikinci devre S-parametre ölçümleriyle dokunma algılamayı gerçekleştirmektedir. S-parametre ölçümü kullanıcı vücudunun kapasitansıyla birlikte elektriksel direncini de içermektedir. Bu yöntemde kullanıcı ile devre arasındaki bağlantı iki adet dokunmatik buton ile sağlanıp ve kullanıcı elektriksel açıdan N kapılı bir devre gibi modellenmiştir ancak ölçümler iki kapıdan alınmıştır. İki kapıdan alınan ölçümler sayesinde kullanıcının bulunduğu ortamın ölçümlere etkisi azaltıldı. S-parametre ölçümleri için Vektör Ağ Analizörü (VNA) kullanılıp veri toplama için grafiksel bir kullanıcı arayüzü tasarlandı. 28 erkek ile 28 kadın katılımcıdan toplanan S-parametre verileriyle Lineer DVM sınıflandırıcısı kullanılarak %92,9 seviyesinde cinsiyet sınıflandırması doğruluğu elde edildi. Yaş grubu sınıflandırması için 15 çocuk ile 14 yetişkinden toplanan S-parametre verileriyle eğitilen Lineer DVM yöntemi ile %89,7 yaş gurubu sınıflandırma doğruluğu elde edildi. Literatürdeki çalışmalarla karşılaştırıldığında, tez kapsamında geliştirilen S-parametre ölçümüyle cinsiyet ve yaş grubu tespiti yapan yaklaşımın basit yapılı ve düşük maliyetli bir çözüm sunduğu değerlendirilmektedir.

Abstract:
In the literature, many methods exist for touch sensing, touch screen, and touch button design. Due to its high sensitivity and low error, capacitive touch sensing is widely used in many consumer electronics, especially smartphones. This dissertation aims to estimate user gender and age group information by capacitive sensing. There are differences in the body physiology of the users depending on their gender and age. Physiological differences also cause differences in the electrical properties of the body. Two circuits were developed within the scope of the dissertation to measure the body's electrical properties and response to electrical signals at different frequencies. Touch buttons connect the user's body and the measurement circuit. The first circuit developed only measures capacitance and is highly affected by the user's surrounding environment. Capacitance measurement alone successfully detects users' touch behavior, but it is not as successful in estimating personal information. The second circuit developed performs touch detection with S-parameter measurements. S-parameter measurement includes the electrical resistance and capacitance of the user body. In this method, the connection between the user and the circuit is provided by two touch buttons and the user is electrically modeled as an N-port circuit, but the measurements are taken from two ports. Thanks to the measurements taken from two ports, the effect of the user's environment on the measurements is reduced. A Vector Network Analyzer (VNA) was used for S-parameter measurements, and a graphical user interface was designed for data collection. Gender classification accuracy of 92.9% was achieved using the Linear SVM classifier with S-parameter data collected from 28 male and 28 female participants. For age group classification, 89.7% accuracy was achieved with the Linear SVM method trained with S-parameter data collected from 15 children and 14 adults. When compared with the works in the literature, it is evaluated that the approach that determines gender and age group with the S-parameter measurement developed within the scope of the thesis offers a simple and low-cost solution.