Hareket sensörleri aracılığıyla havaya yazmada kişi tanıma ve kişiden bağımsız harf tanıma
Person recognition and person independent letter recognition in airwriting via motion sensors
Yazar: HÜSEYİN KUNT
Danışman: PROF. DR. ZEKİ YETGİN
Mersin 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

Özet:
Günümüzde insan-bilgisayar etkileşiminde çeşitlilik giderek artmakta ve akıllı ortamlarda kişilerin hem aktivitelerinin hemde kendilerinin tanınması yoluyla giriş verisi sağlanabilmektedir. Son zamanlarda özellikle havayı dokunmatik arayüz olarak kullanman çalışmalar yaygınlaşmaya başlamıştır. Bu veri girişi yöntemi, birçok pratik kısıtları ortadan kaldırmakta ve özellikle engelliler için iyi bir seçenek haline gelmektedir. Bu tez çalışmasında, dokunmatik ekran üzerinde metin girişi yerine, havaya yazarak metin girişine imkân tanıyan bir sistem için harf tanıma ve kişi tanıma problemi çalışılmıştır. Bu amaca yönelik olarak,MPU6050 sensörleri (jiroskop ve ivmeölçer), Arduino karta entegre edilmiş ve bir eldiven üzerine yerleştirilerek giyilebilir bir cihaz tasarlanmıştır. Bu eldivenin amacı, el hareketlerini sinyallere dönüştürerek, kişi ve harf tanıma için veri kaynağı oluşturmasıdır.  Bu çalışmada,29 Türkçe harfe karşılık gelen ham sinyal verileri işlenerek, her harfe ait özellik verilerini içeren iki adet veriseti (Veriseti-1, Veriseti-2) oluşturulmuştur. Veriseti-1, ham verilerin Fourier dönüşümü ile üretilen özelliklerini içermektedir. Veriseti-2, ham verilerin Dalgacık dönüşüm ile üretilen özellikleriniiçermektedir.Herbir veriseti, 15 farklı kişiden toplanan 10401 harf örneği içermektedir. Bir veriseti hem kişi tanıma hem de harf tanıma için kullanılmıştır. Harf ve kişi tanıma için Karar-Ağacı, Rastsal Orman, K-En yakın komşu (KNN) algoritması, Destek Vektör Makinesi, Yapay Sinir Ağları ve Altuzay KNN yöntemleri kullanılmıştır.  Aynı sınıflandırıcılar her iki veriseti üzerinde çapraz doğrulama kullanılarak test edilmiştir. Test sonuçları, çalışılan parametre değerleri çerçevesinde hem harf tanıma hem de kişi tanımada Fourier dönüşümün, Dalgacık dönüşümden daha iyi olduğunu, Altuzay KNN sınıflandırıcının diğer yöntemlerden daha etkili olduğunu göstermiştir.Butez çalışması özellikle havaya yazmada kişi tanıma problemine özgün katkılar sunmakta ve havada yazma tanıma alanında çalışacak araştırmacılara bir rehber niteliği taşımaktadır.

Abstract:
Today, diversity in human-computer interaction is progressively increasing, enabling input data to be provided in smart environments through the recognition of both individuals' activities and self-identity. Recently, there has been a growing trend in utilizing gestures in the air, particularly as a tactile interface. This method of data input eliminates numerous practical limitations and emerges as a favorable option, especially for individuals with disabilities. This thesis focuses on the problems of letter recognition and person recognition for a system that allows text input by writing in the air as an alternative to touch-screen text entry. To address this objective, MPU6050 sensors (gyroscope and accelerometer) were integrated into an Arduino board and designed as a wearable device by placing them on a glove. The purpose of this glove is to convert hand movements into signals, thereby creating a data source for person and letter recognition. In this study, raw signal data corresponding to 29 Turkish letters were processed, resulting in the creation of two datasets (Dataset-1, Dataset-2) each containing feature data for each letter. Dataset-1 contains features generated by applying the Fourier transform to the raw data, while Dataset-2 contains features produced using the Wavelet transform on the raw data. Each dataset comprises 10401 letter samples collected from 15 different individuals. Both person and letter recognition utilized Decision Trees, Random Forest, K-Nearest Neighbors (KNN) algorithm, Support Vector Machine, Artificial Neural Networks, and Subspace KNN methods. All the classifiers were tested on both datasets using cross-validation.
The test results, within the framework of the examined parameter values, indicate that the Fourier transform outperforms the Wavelet transform for both letter recognition and person identification. Moreover, the Subspace KNN classifier demonstrated greater effectiveness compared to other methods. This thesis offers specific contributions to the problem of person recognition in air-writing and serves as a guide for researchers working in the field of air-writing recognition.