Akıllı telefon ve giyilebilir cihazlarla aktivite tanıma: Klasik yaklaşımlar, yeni çözümler

Authors : Jemshit ISKANDEROV, Mehmet Amaç GÜVENSAN

Pages : 223-239

View : 11 | Download : 7

Publication Date : 2019-04-22

Article Type : Research Paper

Abstract :Normal 0 false false false TR JA X-NONE /* Style Definitions */ table.MsoNormalTable {mso-style-name:`Normal Tablo`; mso-tstyle-rowband-size:0; mso-tstyle-colband-size:0; mso-style-noshow:yes; mso-style-priority:99; mso-style-parent:``; mso-padding-alt:0cm 5.4pt 0cm 5.4pt; mso-para-margin-top:0cm; mso-para-margin-right:0cm; mso-para-margin-bottom:10.0pt; mso-para-margin-left:0cm; line-height:115%; mso-pagination:widow-orphan; font-size:11.0pt; font-family:`Calibri`,sans-serif; mso-ascii-font-family:Calibri; mso-ascii-theme-font:minor-latin; mso-hansi-font-family:Calibri; mso-hansi-theme-font:minor-latin; mso-bidi-font-family:`Times New Roman`; mso-bidi-theme-font:minor-bidi; mso-ansi-language:TR;} Son yıllarda özellikle akıllı telefonların ve giyilebilir cihazların gelişmesiyle birlikte aktivite tanıma alanındaki çalışmalar hız kazanmıştır. Aktiviteler temel olarak yürüme, koşma gibi basit aktiviteler ve yemek yeme, uyuma, diş fırçalama gibi karışık aktiviteler olmak üzere ikiye ayrılmaktadır. Bu derleme çalışmasında aktivite tanıma konusu ile ilgili makaleler değerlendirilmiş ve aktivite tanımada kullanılan sensörler, aktivite çeşitleri, uygulama alanları, aktivite tanıma için kullanılan cihazlar, veri toplama işlemi, eğitim yöntemleri, sınıflandırma algoritmaları ve kaynak tüketimi konuları detaylı olarak incelenmiştir. Yapılmış çalışmaların mevcut durumu ortaya konmuş ve kullanılan farklı yöntemler karşılaştırılmıştır. Daha sonra açık veri setleri paylaşılmış ve literatürdeki derin öğrenme yöntemleri kullanan yenilikçi çözümlerden bahsedilmiştir. Son olarak, bu alanda hala açık olan noktalardan bahsedilmiş ve ileride çalışma yapılabilecek konular önerilmiştir.
Keywords : Aktivite tanıma, Akıllı telefon, Giyilebilir cihaz, Derin öğrenme, Veri seti, Derleme