İnsan Aktivitelerinin Sınıflandırılmasında Tekrarlayan Sinir Ağı Kullanan Derin Öğrenme Tabanlı Yaklaşım

Authors : Ibrahim Ali Metin, Bahadır Karasulu

Pages : 1-10

View : 16 | Download : 7

Publication Date : 2019-12-30

Article Type : Research

Abstract :Bireyler üzerinden istenildiği anda insan aktivitelerini sınıflandırma ve tanıma sistemleri ile bilgi elde edilebilmektedir. Bu sistemler hastalıkların tespiti, fizik tedavi aşamalarının iyileştirilmesi, akıllı ev projelerinin geliştirilmesi gibi farklı alanlarda kullanılmaktadır. Bu çalışmada akıllı telefonlardaki ivmeölçer ve jiroskop duyargalarından elde edilmiş halkın kullanımına açık bir veri kümesinden alınan veriler kullanılmıştır. Literatürdeki çalışmaların çoğu yapay sinir ağı modeliyle zaman serilerinin işlenmesine dayanan daha yüksek seviyeli öznitelikleri ve bunların aralarındaki ilişkileri çözümleyememektedir. Uzun-Kısa Süreli Bellek (UKSB) modeli tekrarlayan sinir ağı olarak hem zaman serileri için ilişki elde edebilmesi hem de katmanlar halinde kullanılabilen esnek yapısı nedeniyle oldukça uygun bir derin öğrenme yaklaşımıdır. Bu altyapıyı içeren derin öğrenme tabanlı yaklaşım çalışmamızdaki deneylerde çeşitli insan aktivitelerinin sınıflandırılmasında kullanılmıştır. Deneylerde farklı girdi parametreleri, katman ve ağ birimleri ilgili ağ modellerine verilerek sınıflandırma başarımı doğruluk oranı ölçülmüştür. Sonuçta yaklaşık %86 ilâ %93 arasında sınıflandırma başarımı elde edilerek altı farklı sınıfın yüksek doğrulukta sınıflandırıldığı gösterilmiştir. Çalışmada buna dair tartışma ve elde edilen bilimsel bulgulara da yer verilmektedir.
Keywords : İnsan Aktiviteleri, Derin Öğrenme, Uzun-Kısa Süreli Bellek