Makine öğrenmesi kullanarak insan hareketlerinin sınıflandırılması: Akıllı telefon algılayıcıları örneği
Classification of human movements using machine learning: The example of smartphone sensors
Yazar: DINA DURAID HAQI AL-MOMAYEZ
Danışman: PROF. DR. KAMİL ALAKUŞ
Ondokuz Mayıs Üniversitesi / Lisansüstü Eğitim Enstitüsü / İstatistik Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2023
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control ; Makine Mühendisliği = Mechanical Engineering ; İstatistik = Statistics

Özet:
Giyilebilir teknolojideki gelişmelerle birlikte ortaya çıkan cihazlar hızla gündelik hayatın bir parçası haline gelmiştir. Özellikle sahip oldukları algılayıcılar, bu cihazların kullanışlılığını artırmaktadır. İnsan Aktivitesi Tanıma (İAT), insan hareketlerinden etkilenen duyarlı sensörler kullanarak bir kişinin aktivitesini sınıflandırır. İnsan Aktivitesi Tanıma özelliğinin akıllı telefonlarda olması nedeniyle hem kullanıcıların deneyimleri hem de akıllı telefonların yeteneklerini (sensörleri) artırmaktadır ve kullanıcılar bu nedenle akıllı telefonlarını yanlarında taşırlar. Bu gerçekler İAT'ı daha önemli ve popüler hale getirmektedir. İnsan Aktivitesi Tanıma (İAT),akıllı telefonlar ve video kameralar gibi yakalama cihazlarının küresel kullanımı ve bunların insan aktivitesi verilerini yakalama yetenekleri nedeniyle birden fazla uygulamaya sahiptir. Elektronik cihazların ve uygulamalarının sayısı artmaya devam ederken, yapay zekadaki (AI) ilerlemeler, doğru tanıma ve yorumlama için derinden gizlenmiş bilgileri çıkarma becerisinde devrim yarattı. İnsan Aktivitesi Tanıma (İAT), son yirmi yılda uzaktan sağlık izleme, güvenlik ve gözetim ve akıllı ortamlar gibi uygulamalarla büyük ilgi gördü. Bu çalışma, farklı makine öğrenimi sınıflandırma yaklaşımlarını kullanan akıllı telefon sensörlerini kullanarak insan etkinliğinin tanınmasına odaklanmaktadır. Akıllı telefonlarda bulunan ivmeölçer ve jiroskop sensörlerinden alınan veriler, insan aktivitesinin tanınmasında kullanılır. Bu çalışma amacı akıllı telefonun sahip olduğu sensörlerden yararlanarak insan hareketlerinin tespit edilmesidir. Bu nedenle 18 farklı insan hareketi için algılayıcı verileri akıllı telefon aracılığı ile toplanmıştır ve oluşturulan veriler Lojistik Regresyon, Karar Ağacı, Destek Vektör Sınıflandırma ve Rasgele Orman makine öğrenmesi yöntemleri ile test edilmiş ve performansları karşılaştırılmıştır. Elde edilen sonuçlar, Karar Ağacı ve Lojistik Regresyon alt örneklemleri yaklaşık %99 doğrulukla sınıflandırabildiğini göstermektedir. Bu veri seti, akıllı telefonların ve diğer akıllı cihazların yeni etkinlikleri belirlemesini sağlayacak ve araştırmacıların pratik HAR verilerine dayalı daha ince modeller geliştirmelerine yardımcı olacaktır.

Abstract:
Devices that emerged with the developments in wearable technology have quickly become a part of everyday life. Especially the sensors they have increase the usefulness of these devices. Human Activity Recognition (HAR) classifies a person's activity using sensitive sensors that are affected by human movements.Since the Human Activity Recognition feature is on smartphones, it increases both the users' experience and the capabilities (sensors)of the smartphones, and users carry their smartphones with them for this reason. These facts make IAT more important and popular.Human Activity Recognition (HAR) has multiple applications due to the global use of capture devices such as smartphones and video cameras and their ability to capture human activity data. As the number of electronic devices and their applications continues to grow, advances in artificial intelligence (AI) have revolutionized the ability to extract deeply hidden information for accurate recognition and interpretation. Human Activity Recognition (HAR) has received a lot of attention over the past two decades with applications such as remote health monitoring, security and surveillance, and smart environments. This study focuses on the recognition of human activity using smartphone sensors using different machine learning classification approaches. Data from accelerometer and gyroscope sensors in smartphones are used to recognize human activity. The aim of this study is to detect human movements by using the sensors of the smart phone. For this reason, sensor data for 18 different human movements were collected via smart phone and the generated data were tested with Logistic Regression, Decision Tree, Support Vector Classification and Random Forest machine learning methods and their performances were compared. The results show that Decision Tree and Logistic Regression can classify sub-samples with approximately 99% accuracy. This dataset will enable smartphones and other smart devices to identify new activities and help researchers develop finer models based on practical HAR data.