Haber-Duyuru

Dr. Öğr. Üyesi Burak AĞGÜL’ün Hareket Tanıma Makalesi MDPI Technologies’te Yayımlandı

Üniversitemiz Plato Meslek Yüksekokulu öğretim elemanlarından Dr. Öğr. Üyesi Burak AĞGÜL’ün hazırladığı “Beyond Perfect Scores: Leakage-Aware Multi-Corpus Evaluation of Low-Resolution ToF and Depth Gesture Recognition” başlıklı makalesi, uluslararası hakemli Technologies dergisinde yayımlandı.

Çalışmada, düşük çözünürlüklü Time-of-Flight (ToF) ve derinlik sensörlerinden elde edilen verilerle temassız hareket tanıma sistemlerinin gerçekçi koşullardaki başarısı incelenmiştir. Dört farklı açık veri kümesi üzerinde gerçekleştirilen deneylerde, rastgele veri bölme yöntemleri ile zaman, sekans ve kişi bilgilerini dikkate alan veri sızıntısı farkındalıklı değerlendirme protokolleri karşılaştırılmıştır.

Araştırma sonuçları, rastgele eğitim-test ayrımının bazı veri kümelerinde kusursuz veya kusursuza yakın sonuçlar üretmesine rağmen, daha gerçekçi değerlendirme protokolleri kullanıldığında model başarısının önemli ölçüde düşebildiğini göstermiştir. Bu bulgu, aynı kişiye, hareket sekansına veya zamansal komşuluğa ait örneklerin eğitim ve test kümelerine karışmasının hareket tanıma performansını yapay olarak artırabileceğini ortaya koymaktadır.

Çalışmada ayrıca farklı derinlik veri kümeleri ortak 8 × 8 düşük çözünürlüklü formata dönüştürülerek hafif makine öğrenmesi ve derin öğrenme modelleri değerlendirilmiştir. Seçilen GRU modeli, NVIDIA Jetson Nano Developer Kit üzerinde gerçekleştirilen cihaz testlerinde 14,48 milisaniyelik kararlı işlem süresiyle yüzde 86,67 makro-F1 başarısını korumuştur.

Elde edilen sonuçlar, düşük çözünürlüklü ToF sensörleriyle çalışan kompakt zamansal modellerin gömülü sistemlerde temassız hareket tanıma için uygulanabilir olduğunu; ancak güvenilir genelleme sonuçları elde edebilmek için veri sızıntısını önleyen değerlendirme protokollerinin kullanılması gerektiğini göstermektedir.

Çalışma; temassız insan–bilgisayar etkileşimi, hareket tanıma, Time-of-Flight sensörleri, gömülü yapay zekâ, derinlik algılama ve veri sızıntısı farkındalıklı makine öğrenmesi alanlarına katkı sunmaktadır.
Makaleye Ulaşmak İçin Tıklayınız.

Akademisyenimizi tebrik eder, başarılarının devamını dileriz..