DUSME TESPITI ICIN SINIFLANDIRMA YONTEMLERININ KARSILASTIRILMASI

摘要

Bu bildiride giyilebilir yapida olan ve uc boyutlu olcum alabilen bir ivmeolcerin ciktilarini kullanarak dusme tespiti yapan farkli algoritmalarin karsilastirilmasi yapilmistir. Karsilastirma amaciyla destek vektor makineleri, yapay sinir aglari ile elde edilen siniflandiricilar ve kural bazli bir siniflandirici kullanilmistir. Siniflandiricilarin tasarlanmasi ve dogrulanmasi amaciyla 7 farkli denekten ucer defa dusme ve dusme disindaki gunluk aktivitelere iliskin ivmeolcer verileri toplanmistir. Yapilan karsilastirma sonucunda tespit dogrulugu en yuksek algoritmanin %87,76 ile destek vektor makineleri oldugu bulunmustur. En yuksek dusme tespit oram da %90,91 olarak kural bazli siniflandirici kullanimiyla elde edilmistir. En yuksek ozgulluk orani %89,47 ile yine destek vektor makineleri ile elde edilmistir.