Akıllı telefon ve giyilebilir cihazlarla aktivite tanıma: Klasik yaklaşımlar, Yeni çözümler [Pamukkale Univ Muh Bilim Derg]
Pamukkale Univ Muh Bilim Derg. Baskıdaki Makaleler: PAJES-84758 | DOI: 10.5505/pajes.2018.84758  

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

Jemshit Iskanderov, Mehmet Amaç Güvensan
Yıldız Teknik Üniversitesi, Elektrik-Elektronik Fakültesi, Bilgisayar Mühendisliği Bölümü, Bilgisayar Bilimleri Ana Bilim Dalı, İstanbul

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 ilerde çalışma yapılabilecek konular önerilmiştir.

Anahtar Kelimeler: aktivite tanıma, akıllı telefon, giyilebilir cihaz, derin öğrenme, açık veri seti, derleme


Activity recognition using smartphones and wearable devices: Traditional approaches, New solutions

Jemshit Iskanderov, Mehmet Amaç Güvensan
Department of Computer Engineering, Yildiz Technical University, İstanbul, Turkey

In recent years, the research on activity recognition has gained speed especially with the development of smart phones and wearable devices. Activities could be categorized into two main groups. simple activities such as walking, running and complex activities such as eating, sleeping, brushing teeth. In this survey paper, articles about activity recognition are examined thoroughly. Sensors and devices used in activity recognition, types of daily activities, application areas, data collection process, training methods, classification algorithms and resource consumption are mentioned in details. The state of the art is elaborated and the existing methods are compared to each other. Later, open data sets are mentioned and studies offering innovative solutions using latest approaches such as deep learning methods are introduced. Finally, still open issues on this area are presented and future work has been discussed.

Keywords: activity recognition, smartphone, wearable device, deep learning, open dataset, survey




Sorumlu Yazar: Mehmet Amaç Güvensan, Türkiye


ARAÇLAR
Düzeltilmemiş Tam Metin
Yazdır
Alıntıyı İndir
RIS
EndNote
BibTex
Medlars
Procite
Reference Manager
E-Postala
Paylaş
Yazara e-posta gönder

Benzer makaleler
Google Scholar


 
Creative Commons Lisansı
Bu dergi Creative Commons Al 4.0 Uluslararası Lisansı ile lisanslanmıştır.


LookUs & Online Makale