Sensör işaretlerinden cinsiyet tanıma için yerel ikili örüntüler tabanlı yeni yaklaşımlar

Fatma KUNCAN; Yılmaz KAYA; Melih KUNCAN

Makale detayları

Sensör işaretlerinden cinsiyet tanıma için yerel ikili örüntüler tabanlı yeni yaklaşımlar

Yazarlar:

Fatma KUNCAN | Yılmaz KAYA | Melih KUNCAN

Yayıncı:

Gazi University

Ana Başlıklar:

Uygulamalı fizik

Dergi:

Journal of the Faculty of Engineering and Architecture of Gazi University 2019 Vol.34 Issue 4, pp.2173-2186

Belge Tipi:

Makale

Yayın Tarihi:

6/2019

Belge Dili:

Türkçe

Document ID (Org No.):

2000435147

eISSN:

1304-4915

pISSN:

1300-1884

Özet:

 


Son
zamanlarda kimlik tanıma başta olmak üzere, yaş tanıma ve cinsiyet tanıma gibi
konular hem akademik hem de diğer alanlarda (sanayi, bilişim, sağlık vb.) yaygın
olarak üzerinde araştırma yapılan konulardandır. Cinsiyet tanıma (CT) erkek ve
kadın arasında ayrım yapan özelliklere dayalı olarak bireyin cinsiyetini
belirlemektir. Yapay zeka alanında, CT örüntü tanıma yönteminin en önemli
uygulamalarından biri olarak kabul edilmektedir. Bu çalışmada kişilerin 5
farklı bölgesine takılmış olan ivmeölçer, manyetometre ve jiroskop
sensörlerinden elde edilen işaretler kullanılarak cinsiyet tanıma (CT) için üç
(3) farklı öznitelik çıkarım metodu önerilmiştir. İşaretlerden öznitelik
çıkarımı CT’nın en önemli aşamalarından biridir. Çünkü CT’nin başarısı
çıkarılan özniteliklere bağlıdır. Ancak CT için uygun özniteliklerin çıkarım
zor bir problemdir. Sensörlerden elde edilen işaretlere Bir Boyutlu Yerel İkili
Örüntüler (1B-YİÖ), Bir Boyutlu Sağlam Yerel İkili Örüntüler (1B-SYİÖ) ve
Ağırlıklandırılmış Bir Boyutlu Sağlam Yerel İkili Örüntüler (A-1B-SYİÖ) olmak
üzere farklı dönüşüm yöntemleri uygulanmıştır. Dönüşüm işlemlerinden sonra yeni
oluşan işaretlerde istatistiksel öznitelikler elde edilmiştir. Bu öznitelikler
kullanılarak farklı makine öğrenmesi yöntemler (SVM, RF, YSA, Knn) ile
sınıflandırma işlemleri gerçekleştirilmiştir. Elde edilen sonuçlara göre 1B-YİÖ
(%96.04), 1B-SYİÖ (%96.72) ve A-1B-SYİÖ (%97.28) yöntemlerin CT için etkin
öznitelikler sağladığı görülmüştür. Bu çalışmada önerilen yeni yaklaşımlar
sayesinde sensör işaretleri kullanılarak CT işleminin yüksek bir başarı oranı
ile gerçekleştirildiği belirlenmiştir.


.

Makale detayları

Sensör işaretlerinden cinsiyet tanıma için yerel ikili örüntüler tabanlı yeni yaklaşımlar

Yazarlar: Fatma KUNCAN | Yılmaz KAYA | Melih KUNCAN

Yayıncı: Gazi University

Ana Başlıklar: Uygulamalı fizik

Dergi: Journal of the Faculty of Engineering and Architecture of Gazi University 2019 Vol.34 Issue 4, pp.2173-2186

Belge Tipi: Makale

Yayın Tarihi: 6/2019

Belge Dili: Türkçe

Document ID (Org No.): 2000435147

eISSN: 1304-4915

pISSN: 1300-1884

Sayı

Yazarlar:

Fatma KUNCAN | Yılmaz KAYA | Melih KUNCAN

Yayıncı:

Gazi University

Ana Başlıklar:

Uygulamalı fizik

Dergi:

Journal of the Faculty of Engineering and Architecture of Gazi University 2019 Vol.34 Issue 4, pp.2173-2186

Belge Tipi:

Makale

Yayın Tarihi:

6/2019

Belge Dili:

Türkçe

Document ID (Org No.):

2000435147

eISSN:

1304-4915

pISSN:

1300-1884