Akıllı telefonların ivmeölçer sensörü yardımıyla yürüyüş deseni analizi

Abstract

Spor alanlarında insan hareketlerini ölçme yeteneği performans ölçüm ve gelişimi için önemli konular arasındadır. Bu durum aynı zamanda klinik değerlendirmelerin de önemli bir parçasıdır. Özellikle elektromanyetik sistemler insan hareketlerini değerlendirmek için en yaygın kullanılan yöntemler arasında yer alır. Buradaki çalışmada 100 metre uzunluğunda bir koridorda 50 farklı kişinin yürüme verileri kullanılmıştır. Yürüme verileri akıllı telefon için geliştirilen bir yazılım ile ivmeölçer sensöründen elde edilmiştir. Verilere Local Binary Pattern (LBP) yöntemi uygulanmış ve 256 özellik çıkarılmıştır. Farklı sınıflandırma algoritmaları ile testler yapılmış ve Cubic SVM ile %90 başarılı sınıflandırma elde edilmiştir. Bu yöntem ile yürüme bozukluğu tespitinde yüksek maliyetli cihazlar yerine daha ekonomik yöntemler geliştirileceği düşünülmektedir.

The ability to measure human movements in sports fields is among the important issues for performance measurement and development. This situation is also an important part of clinical evaluations. Electromagnetic systems are among the most widely used methods to evaluate human movements. In this study, walking data of 50 different people were used in a 100-meter-long corridor. The walking data was obtained from the accelerometer sensor with a software developed for the smartphone. Local Binary Pattern (LBP) method was applied to the data and 256 features were removed. Tests were carried out with different classification algorithms and 90% successful classification was achieved with Cubic SVM. With this method, it is thought that more economical methods will be developed instead of high-cost devices in detecting gait disorders.