Araştırma Makalesi

Giyilebilir Minyatür Atalet ve Manyetik Sensörler (MIMU) Vasıtasıyla Alt Ekstremite Aktivitelerinin Makine Öğrenmesi Algoritmaları İle Sınıflandırılması

Cilt: 26 Sayı: 3 31 Aralık 2021
PDF İndir
TR EN

Giyilebilir Minyatür Atalet ve Manyetik Sensörler (MIMU) Vasıtasıyla Alt Ekstremite Aktivitelerinin Makine Öğrenmesi Algoritmaları İle Sınıflandırılması

Öz

Bu çalışmada, giyilebilir minyatür atalet sensör kullanılarak insan alt ekstremite aktivitelerinin sınıflandırılması çalışması gerçekleştirilmiştir. Çalışmada kullanılan atalet sensörü dokuz serbestlik dereceli olup bünyesinde üç eksenli bir jiroskop, üç eksenli bir ivmeölçer ve üç eksenli bir manyetometre barındırmaktadır. Gönüllü kişinin sağ ayak bileğine giydiği takılan bir adet atalet sensör vasıtasıyla kişin yürüme, koşma, merdiven çıkma, oturma hareketleri esnasında hareket verileri toplanmış ve kaydedilmiştir. İlk olarak kaydedilen bu üç sensör verisi sentezlenerek bacağın hareket esnasındaki kinematik yönelim açıları (yunuslama, yuvarlama, yalpa) hesaplanmıştır. Sonrasında bu yönelim açılarına ait iki adet özellik (enerji ve maksimum değer) matrisi hesaplanmıştır. Hesaplanan bu özellik matrisleri hareket sınıflandırma algoritmalarına girdi olarak verilmiştir. Çalışma kapsamında dört adet hareket sınıflandırma algoritması kullanılmıştır. Bunlar karar ağacı, k-en yakın komşu, destek vektör makinası ve rastgele orman sınıflandırma algoritmalarıdır. Tüm alt ekstremite hareket tiplerinde en yüksek sınıflandırma başarısı en yakın komşu sınıflandırıcısı ile elde edilmiş olup yürüme, koşma, oturma, merdiven çıkma hareketleri için sırası ile hareket sınıflandırma doğruluğu %83.3, %100, % 83.3ve %91.6’dir.

Anahtar Kelimeler

MIMU, Alt ekstremite aktivitelerinin sınıflandırılması, Makina öğrenmesi

Kaynakça

  1. Aggarwal, J. K., & Cai, Q., (1999), Human motion analysis: a Review, Computer Vision Image Understanding, 73(3), 428–440, doi:10.1006/cviu.1998.0744.
  2. Allen, F. R., Ambikairajah, E., Lovell, N. H., & Celler, B. G., (2006), Classification of a known sequence of motions and postures from accelerometry data using adapted Gaussian mixture models, Physiological Measurement, 27(10), 935–951, doi:10.1088/0967-3334/27/10/001.
  3. Altun, K., Barshan, B., & Tunçel, O., (2010), Comparative study on classifying human activities with miniature inertial and magnetic sensors'', Pattern Recognition, 43(10), 3605-3620,doi: DOI:10.1016/j.patcog.2010.04.019.
  4. Altun, K., & Barshan, B., (2010, Agustos), Human activity recognition using inertial/magnetic sensor units, First International Workshop on Human Behavior Understanding, Istanbul, Turkey.
  5. Aminian, K., Robert, P., Buchser, E. E., Rutschmann, B., Hayoz, D., & Depairon, M., (1999), Physical activity monitoring based on accelerometry: validation and comparison with video observation, Medical & Biological Engineering & Computing, 37(1), 304–308, doi: 10.1007/BF02513304.
  6. Ang, W. T., Khosla, P. K., & Riviere, C. N., (2003), Design of all-accelerometer inertial measurement unit for tremor sensing in hand-held microsurgical instrument, IEEE International Conference on Robotics and Automation, The Grand Hotel, Taipei, Taiwan.
  7. Aristidou A. and Lasenby, J., (2013), “Real-time marker prediction and CoR estimation in optical motion capture,” The Visual Computer, 29(1), 7-26.
  8. Audigie´, F., Pourcelot, P., Degueurce, C., Geiger, D., & Denoix, J. M., (2002), Fourier analysis of trunk displacements: a method to identify the lame limb in trotting horses, Journal of Biomechanics, 35(9), 1173–1182, doi: 10.1016/s0021-9290(02)00089-1.
  9. Aylward, R., & Paradiso, J. A., (2006, June), Sensemble: a wireless, compact, multi-user sensor system for interactive dance, in: Proceedings of the Conference on New Interfaces for Musical Expression, Paris, France.
  10. Bao, L., & Intille, S. S., (2004), Activity recognition from user-annotated acceleration data, in Ferscha A, Mattern F (Eds.), Pervasive Computing, New York, USA, Springer-Verlag Berlin Heidelberg Press, (pp. 1-17).

Kaynak Göster

APA
Taşar, B. (2021). Giyilebilir Minyatür Atalet ve Manyetik Sensörler (MIMU) Vasıtasıyla Alt Ekstremite Aktivitelerinin Makine Öğrenmesi Algoritmaları İle Sınıflandırılması. Yüzüncü Yıl Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Dergisi, 26(3), 123-134. https://doi.org/10.53433/yyufbed.931553
AMA
1.Taşar B. Giyilebilir Minyatür Atalet ve Manyetik Sensörler (MIMU) Vasıtasıyla Alt Ekstremite Aktivitelerinin Makine Öğrenmesi Algoritmaları İle Sınıflandırılması. YYUFBED. 2021;26(3):123-134. doi:10.53433/yyufbed.931553
Chicago
Taşar, Beyda. 2021. “Giyilebilir Minyatür Atalet ve Manyetik Sensörler (MIMU) Vasıtasıyla Alt Ekstremite Aktivitelerinin Makine Öğrenmesi Algoritmaları İle Sınıflandırılması”. Yüzüncü Yıl Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Dergisi 26 (3): 123-34. https://doi.org/10.53433/yyufbed.931553.
EndNote
Taşar B (01 Aralık 2021) Giyilebilir Minyatür Atalet ve Manyetik Sensörler (MIMU) Vasıtasıyla Alt Ekstremite Aktivitelerinin Makine Öğrenmesi Algoritmaları İle Sınıflandırılması. Yüzüncü Yıl Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Dergisi 26 3 123–134.
IEEE
[1]B. Taşar, “Giyilebilir Minyatür Atalet ve Manyetik Sensörler (MIMU) Vasıtasıyla Alt Ekstremite Aktivitelerinin Makine Öğrenmesi Algoritmaları İle Sınıflandırılması”, YYUFBED, c. 26, sy 3, ss. 123–134, Ara. 2021, doi: 10.53433/yyufbed.931553.
ISNAD
Taşar, Beyda. “Giyilebilir Minyatür Atalet ve Manyetik Sensörler (MIMU) Vasıtasıyla Alt Ekstremite Aktivitelerinin Makine Öğrenmesi Algoritmaları İle Sınıflandırılması”. Yüzüncü Yıl Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Dergisi 26/3 (01 Aralık 2021): 123-134. https://doi.org/10.53433/yyufbed.931553.
JAMA
1.Taşar B. Giyilebilir Minyatür Atalet ve Manyetik Sensörler (MIMU) Vasıtasıyla Alt Ekstremite Aktivitelerinin Makine Öğrenmesi Algoritmaları İle Sınıflandırılması. YYUFBED. 2021;26:123–134.
MLA
Taşar, Beyda. “Giyilebilir Minyatür Atalet ve Manyetik Sensörler (MIMU) Vasıtasıyla Alt Ekstremite Aktivitelerinin Makine Öğrenmesi Algoritmaları İle Sınıflandırılması”. Yüzüncü Yıl Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Dergisi, c. 26, sy 3, Aralık 2021, ss. 123-34, doi:10.53433/yyufbed.931553.
Vancouver
1.Beyda Taşar. Giyilebilir Minyatür Atalet ve Manyetik Sensörler (MIMU) Vasıtasıyla Alt Ekstremite Aktivitelerinin Makine Öğrenmesi Algoritmaları İle Sınıflandırılması. YYUFBED. 01 Aralık 2021;26(3):123-34. doi:10.53433/yyufbed.931553