Sensör işaretlerinden cinsiyet tanıma için yerel ikili örüntüler tabanlı yeni yaklaşımlar
Sensör işaretlerinden cinsiyet tanıma için yerel ikili örüntüler tabanlı yeni yaklaşımlar
Yazar: Kuncan, Fatma; Kaya, Yılmaz; Kuncan, Melih
Dergi: Gazi Üniversitesi Mühendislik Mimarlık Fakültesi Dergisi, Vol. 34 No. 4, 2018
Anahtar kelimeler: Engineering ; Mühendislik ; Cinsiyet Tanıma,sensör işaretleri,1B-YİÖ,1B-SYİÖ,A-1B-SYİÖ,öznitelik çıkarımı

Sonzamanlarda kimlik tanıma başta olmak üzere, yaş tanıma ve cinsiyet tanıma gibikonular hem akademik hem de diğer alanlarda (sanayi, bilişim, sağlık vb.) yaygınolarak üzerinde araştırma yapılan konulardandır. Cinsiyet tanıma (CT) erkek vekadın arasında ayrım yapan özelliklere dayalı olarak bireyin cinsiyetinibelirlemektir. Yapay zeka alanında, CT örüntü tanıma yönteminin en önemliuygulamalarından biri olarak kabul edilmektedir. Bu çalışmada kişilerin 5farklı bölgesine takılmış olan ivmeölçer, manyetometre ve jiroskopsensörlerinden elde edilen işaretler kullanılarak cinsiyet tanıma (CT) için üç(3) farklı öznitelik çıkarım metodu önerilmiştir. İşaretlerden öznitelikçıkarımı CT’nın en önemli aşamalarından biridir. Çünkü CT’nin başarısıçıkarılan özniteliklere bağlıdır. Ancak CT için uygun özniteliklerin çıkarımzor bir problemdir. Sensörlerden elde edilen işaretlere Bir Boyutlu Yerel İkiliÖrüntüler (1B-YİÖ), Bir Boyutlu Sağlam Yerel İkili Örüntüler (1B-SYİÖ) veAğırlıklandırılmış Bir Boyutlu Sağlam Yerel İkili Örüntüler (A-1B-SYİÖ) olmaküzere farklı dönüşüm yöntemleri uygulanmıştır. Dönüşüm işlemlerinden sonra yenioluşan işaretlerde istatistiksel öznitelikler elde edilmiştir. Bu özniteliklerkullanılarak farklı makine öğrenmesi yöntemler (SVM, RF, YSA, Knn) ilesınıflandırma işlemleri gerçekleştirilmiştir. Elde edilen sonuçlara göre 1B-YİÖ(%96.04), 1B-SYİÖ (%96.72) ve A-1B-SYİÖ (%97.28) yöntemlerin CT için etkinöznitelikler sağladığı görülmüştür. Bu çalışmada önerilen yeni yaklaşımlarsayesinde sensör işaretleri kullanılarak CT işleminin yüksek bir başarı oranıile gerçekleştirildiği belirlenmiştir.

Sonzamanlarda kimlik tanıma başta olmak üzere, yaş tanıma ve cinsiyet tanıma gibikonular hem akademik hem de diğer alanlarda (sanayi, bilişim, sağlık vb.) yaygınolarak üzerinde araştırma yapılan konulardandır. Cinsiyet tanıma (CT) erkek vekadın arasında ayrım yapan özelliklere dayalı olarak bireyin cinsiyetinibelirlemektir. Yapay zeka alanında, CT örüntü tanıma yönteminin en önemliuygulamalarından biri olarak kabul edilmektedir. Bu çalışmada kişilerin 5farklı bölgesine takılmış olan ivmeölçer, manyetometre ve jiroskopsensörlerinden elde edilen işaretler kullanılarak cinsiyet tanıma (CT) için üç(3) farklı öznitelik çıkarım metodu önerilmiştir. İşaretlerden öznitelikçıkarımı CT’nın en önemli aşamalarından biridir. Çünkü CT’nin başarısıçıkarılan özniteliklere bağlıdır. Ancak CT için uygun özniteliklerin çıkarımzor bir problemdir. Sensörlerden elde edilen işaretlere Bir Boyutlu Yerel İkiliÖrüntüler (1B-YİÖ), Bir Boyutlu Sağlam Yerel İkili Örüntüler (1B-SYİÖ) veAğırlıklandırılmış Bir Boyutlu Sağlam Yerel İkili Örüntüler (A-1B-SYİÖ) olmaküzere farklı dönüşüm yöntemleri uygulanmıştır. Dönüşüm işlemlerinden sonra yenioluşan işaretlerde istatistiksel öznitelikler elde edilmiştir. Bu özniteliklerkullanılarak farklı makine öğrenmesi yöntemler (SVM, RF, YSA, Knn) ilesınıflandırma işlemleri gerçekleştirilmiştir. Elde edilen sonuçlara göre 1B-YİÖ(%96.04), 1B-SYİÖ (%96.72) ve A-1B-SYİÖ (%97.28) yöntemlerin CT için etkinöznitelikler sağladığı görülmüştür. Bu çalışmada önerilen yeni yaklaşımlarsayesinde sensör işaretleri kullanılarak CT işleminin yüksek bir başarı oranıile gerçekleştirildiği belirlenmiştir.