Dissertation/ Thesis
Human activity classification with miniature inertial sensors
| Title: | Human activity classification with miniature inertial sensors |
|---|---|
| Authors: | Tunçel, Orkun |
| Contributors: | Barshan, Billur, Elektrik-Elektronik Mühendisliği Anabilim Dalı |
| Publisher Information: | Mühendislik ve Fen Bilimleri Enstitüsü, 2009. |
| Publication Year: | 2009 |
| Subject Terms: | human activity recognition, gyroscope, principal component analysis, cross-validation, support vector machines, Computer vision, Image processing--Digital techniques, rule-based algorithm, decision tree, Optical pattern recognition, Human--Computer simulation, TA1650 .T85 2009, leastsquares method, Electrical and Electronics Engineering, Sensors, Human locomotion, Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, pattern recognition, k-nearest neighbor, inertial sensors, motion classification, accelerometer, dynamic time warping, magnetometer, feature, Body, Body, Human--Computer simulation |
| Description: | Bu çalışmada, insan hareketleri vücut üzerinde belirli noktalara minyatür eylemsizlikduyucuları (jiroskop ve ivmeölçer) ve manyetometre konumlandırılarakörüntü tanıma yöntemleriyle ayırdedilmiştir. Ayırdetme işlemi için kural-tabanlıbir yöntem (karar ağacı), en küçük kareler, k-en yakın komşuluk, dinamikzaman bükmesi ve destek vektör makinesi yöntemleri kullanılmıştır.Tezin ilk kısmında bir deneğin bacağına takılan tek eksenli iki jiroskoptan eldeedilen sinyallerin işlenmesiyle sekiz farklı bacak hareketi ayırdedilmiştir. İkincikısımda denek üzerinde beş farklı noktaya konumlandırılan duyucu birimleriinsan hareketlerini sınıflandırmak için kullanılmıştır. Her duyucu birimininiçerisinde birer adet üç eksenli jiroskop, üç eksenli ivmeölçer, üç eksenli manyetometrebulunmaktadır. Duyucu sinyalleri kullanılarak elde edilen özniteliklerayırdetme işleminde kullanılmıştır. Farklı öznitelik vektör kümeleri oluşturulmuş,bu öznitelik vektörlerinin boyutu bazı durumlar için asal bileşenler analiziyöntemiyle küçültülmüştür. Üç farklı çapraz geçerlilik (çapraz doğrulama)yöntemi kullanılmış ve bunların sonuçları birbirleriyle karşılaştırılmıştır. Kullanılanayırdetme yöntemlerinin doğru ayırdetme yüzdeleri, karışıklık matrisleri,eğitme süreleri ve sınıflandırma süreleri karşılaştırmalı olarak sunulmuştur.Kullanılan ayırdetme yöntemleri içinde destek vektör makinesi yöntemi en yüksekayırdetme oranını vermiştir, bunu k-en yakın komşuluk yöntemi izlemiştir.En kısa sınıflandırma süresine karar ağacı yöntemi sahiptir, ardından sırasıyladestek vektör makinesi veya en küçük kareler, k-en yakın komşuluk veya dinamikzaman bükmesi birinci yaklaşım, dinamik zaman bükmesi ikinci yaklaşımyöntemleri sıralanabilir. En uzun eğitme süresi destek vektör makinesi yöntemiiçin hesaplanmış olup, en uzun sınıflandırma süresine de dinamik zamanbükmesi ikinci yaklaşım yöntemi sahiptir. Kullanılan farklı çapraz doğrulukyöntemlerinin başarı yüzdeleri arasında önemli bir fark gözlemlenmemiştir.Çapraz doğruluk yöntemleri içinde yinelenen rasgele alt-örnekleme yöntemininsınıflandırma süresinin en kısa olduğu görülmüşken, bir-taneyi-dışarıda-bırakyönteminin sınıflandırma süresi en uzundur. This thesis provides a comparative study on activity recognition using miniatureinertial sensors (gyroscopes and accelerometers) and magnetometers wornon the human body. The classification methods used and compared in thisstudy are: a rule-based algorithm (RBA) or decision tree, least-squares method(LSM), k-nearest neighbor algorithm (k-NN), dynamic time warping (DTW-1 and DTW-2), and support vector machines (SVM). In the first part of thisstudy, eight different leg motions are classified using only two single-axis gyroscopes.In the second part, human activities are classified using five sensor unitsworn on different parts of the body. Each sensor unit comprises a tri-axial gyroscope,a tri-axial accelerometer and a tri-axial magnetometer. Different featuresets extracted from the raw sensor data and these are used in the classificationprocess. A number of feature extraction and reduction techniques (principalcomponent analysis) as well as different cross-validation techniques have beenimplemented and compared. A performance comparison of these classificationmethods is provided in terms of their correct differentiation rates, confusion matrices,pre-processing and training times and classification times. Among theclassification techniques we have considered and implemented, SVM, in general,gives the highest correct differentiation rate, followed by k-NN. The classificationtime for RBA is the shortest, followed by SVM or LSM, k-NN or DTW-1,and DTW-2 methods. SVM requires the longest training time, whereas DTW-2takes the longest amount of classification time. Although there is not a significantdifference between the correct differentiation rates obtained by different cross-validationtechniques, repeated random sub-sampling uses the shortest amountof classification time, whereas leave-one-out requires the longest. 107 |
| Document Type: | Master thesis Thesis |
| File Description: | application/pdf; xiv, 92 leaves, illustrations |
| Language: | English |
| Access URL: | https://acikbilim.yok.gov.tr/handle/20.500.12812/35656 https://hdl.handle.net/11693/16325 https://hdl.handle.net/11693/15415 |
| Rights: | CC BY |
| Accession Number: | edsair.dedup.wf.002..ff4a5b69ae0860e99ce7b91541deddb7 |
| Database: | OpenAIRE |
| Description not available. |