- Avrupa Bilim ve Teknoloji Dergisi
- Issue: 32 Special Issue
- Gait Data for Efficient Gender Recognition
Gait Data for Efficient Gender Recognition
Authors : Zehra Karapinar Şentürk
Pages : 27-31
Doi:10.31590/ejosat.1040002
View : 18 | Download : 11
Publication Date : 2021-12-31
Article Type : Research
Abstract :Biyometrik tanıma uygulamaları, çoğunlukla otomatik algılama için güvenilirlik ve kullanım kolaylığı nedeniyle günümüzde sıklıkla kullanılmaktadır. Kimlik doğrulama ve cinsiyet sınıflandırması için göz, yüz, parmak izi ve sese dayalı birçok uygulama bulunmaktadır. Bu makalede, insanların adımlarının özelliklerini kullanarak cinsiyet tespiti üzerinde durduk. Farklı bir biyometrik işaret araştırıldı. Kişilerin cinsiyet bilgilerini belirlemek için yürüyüş analizleri yapıldı. Bir yürüyüşün hızı, değişkenliği, simetrisi gibi temel parametreleri, Physilog 5 sensörü ile elde edilen çeşitli geçici, uzamsal ve yükseklik parametreleri analizde kullanılmıştır. Bu öznitelikler temel alınarak bir 321-D öznitelik vektörü oluşturulmuş ve bunlarla bir Yapay Sinir Ağları (YSA) modeli eğitilmiştir. %95.83 doğruluk elde edildi. Deneysel sonuçlar, önerilen YSA tabanlı yürüyüş analizi sisteminin cinsiyet sınıflandırması için en son teknolojiye karşı başarısını göstermektedir.Keywords : Yapay Sinir Ağları, Yürüyüş Analizi, Cinsiyet Sınıflandırması.