Determination of the most effective human body regions for activity recognition | Zendy

Gokmen Ascioglu | Zendy; Yavuz Şenol | Zendy

AI Assistant Blog Pricing

Home ZAIA Blog

Open Access

Determination of the most effective human body regions for activity recognition

Author(s) -

Gokmen Ascioglu,

Yavuz Şenol

Publication year - 2018

Publication title -

balıkesir üniversitesi fen bilimleri enstitüsü dergisi

Language(s) - Turkish

Resource type - Journals

eISSN - 2536-5142

pISSN - 1301-7985

DOI - 10.25092/baunfbed.487066

Subject(s) - physical activity , gynecology , medicine , physical therapy

Gunluk aktivitelerin izlenmesi ve gerceklestirilen yasam aktivitelerinden geri bildirim saglanmasi bircok hastaligi onleyebilir ve bireylerin yasam kalitesini yukseltir. Gerceklestirilen akademik calismalarda genellikle gogus uzerine yerlestirilen tek bir sensorden elde edilen verilerin cesitli kompleks algoritmalarla kullanilmasi sonucu aktivite tanimlamasi yapildigi degerlendirilmistir. Bu calismada ise aktivite tanimlama icin en efektif vucut bolgeleri belirlenmistir. Bu amacla, toplamda dort ivme sensoru gogus, omuz, bacak ve kol bolgelerine yerlestirilmistir. Yurume, kosma, ziplama ve oturma-kalkma aktiviteleri suresince veriler toplandi. Tekli ve coklu sensor verileri ile kullanilmasinin aktivite tanimlama icin yapay sinir aglari performansina etkisi incelenmistir. Sonuclar etkin bolgelerde coklu sayida sensor kullanmanin performansa daha olumlu yansidigini ortaya cikarmistir.

The content you want is available to Zendy users.

Already have an account? Click here to sign in.

Having issues? You can contact us here

Accelerating Research