İnsanın günlük yaşam aktivitelerinin sınıflandırılmasında derin öğrenme modellerinin karşılaştırılması
Comparison of deep learning models in classification of human's daily life activities
Yazar: İBRAHİM ALİ METİN
Danışman: DOÇ. DR. BAHADIR KARASULU
Çanakkale Onsekiz Mart Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2020
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control

Özet:
Akıllı telefonlar ve giyilebilir duyarga cihazlarındaki hızlı teknolojik ilerleyiş bireylerin gerçekleştirdiği aktiviteleri tanınmak üzere geliştirilen sistemlerin yükselişine katkı sağlamışdır. Gerçekleştirilen çalışmalardaki temel ilke bireyler hakkında bilgi sahibi olunarak bu bilgiler ışığında otomatik işleyişe sahip sistemler üretmektir. Bu sistemler sağlık sektörü, tıbbi ürünler ve akıllı ev projeleri başta olmak üzere geniş bir alanda kullanılmaktadır. Çalışmamızda bireylerin günlük aktivitelerinden olan yürüme, ayakta durma, oturma, merdiven inme, merdiven çıkma, uzanma ve zıplama hareketlerinin sınıflandırılması gerçekleştirilmiştir. Sınıflandırma işleminde akıllı telefonlardaki ivmeölçer ve jiroskop duyargalarından elde edilmiş verileri içeren halkın kullanımına açık iki farklı veri kümesinden alınan veriler kullanılmıştır. Ayrıca, 25 – 55 yaş aralığında gönüllü beş erkek, beş kadından toplanan duyarga verileri ile oluşturulan insan günlük aktivite veri kümesi (İGAV) üzerinden sınıflandırma yapılmıştır. Çalışmamızdaki geliştirilen yazılımsal araç sayesinde tekrarlayan sinir ağları ve evrişimli sinir ağı altyapılarını içeren derin öğrenme tabanlı yaklaşımların farklı girdi parametreleri ve katman seçimine imkan sağlanarak deneylerde çeşitli insan aktivitelerinin sınıflandırılması sınanmıştır. Yapılan tüm deneylerin kıyaslanması sonucunda Kablosuz Sensör Veri Madenciliği (WISDM) veri kümesi üzerinde 1 boyutlu evrişimli sinir ağı modeli kullanarak gerçekleştirilen sınıflandırmada %99.09 test doğruluğu elde edilmiştir. Bu başarım, sınıflandırma sonuçlarına göre yüksek doğrulukta test sonuçları elde edildiğinin göstergesidir. Gerçekleştirilen toplam 120 deneyin sonuçlarına dayanarak kullanılan farklı derin öğrenme mimari altyapıları aynı parametreler ve aynı veri kümesi üzerinden kıyaslanarak ağ mimarilerinin avantajlarının ve dezavantajlarının değerlendirilmesi yapılmıştır. Derin öğrenme mimarilerinin kıyaslanması, literatürdeki çalışmalardan gerçekleştirilmiş çalışmayı ayıran en önemli özelliğidir.  Bu değerlendirmeler üzerinden tartışmalara ve sonuçlara da yer verilmiştir.

Abstract:
The rapid technological advances in smartphones and wearable sensor devices have contributed to the rise of systems developed to recognize individuals' activities. The basic principle in the works carried out is to have information about individuals and to produce systems with automatic operation in the light of this information. These systems are used in a wide range, primarily in the healthcare industry, medical products and smart home projects. In our study, the classification of walking, standing, sitting, stair descending, stair climbing, reaching and jumping movements, which are among the daily activities of individuals, were carried out. In the classification process, data from two different datasets, which are available to the public, containing data obtained from accelerometers and gyroscope sensors on smartphones were used. In addition, the classification was made on the human daily activity dataset (IGAV), which was created with the sensitivity data collected from five men, five women, aged 25 to 55 years old. Thanks to the software tool developed in our study, the different learning parameters and layer selection of deep learning based approaches including repetitive neural networks and convolutional neural network infrastructures have been tested and the classification of various human activities has been tested in experiments. As a result of comparing all the experiments, the test accuracy of 99.09% was obtained in the classification performed using the 1-dimensional convolutional neural network model on the Wireless Sensor Data Mining (WISDM) dataset. This success is an indication that high accuracy test results are obtained according to the classification results. The advantages and disadvantages of network architectures were evaluated by comparing the different deep learning architectural infrastructures used based on the results of a total of 120 experiments, using the same parameters and the same dataset. Comparison of deep learning architectures is the most important feature that distinguishes the study performed from the studies in the literature. Discussions and conclusions are also included through these evaluations.