Show simple item record

dc.contributor.advisorŞaykol, Ediz
dc.contributor.authorTüre, Halit Talha
dc.date.accessioned2021-05-09T09:42:09Z
dc.date.available2021-05-09T09:42:09Z
dc.date.submitted2017
dc.date.issued2018-08-06
dc.identifier.urihttps://acikbilim.yok.gov.tr/handle/20.500.12812/709478
dc.description.abstractBu çalışmada Kinect algılayıcı kullanılarak key-frame tabanlı bir yaklaşım ile yürüyüş bozukluklarının tespitinin gerçekleştirilmesi amaçlanmıştır. Yürüyüş iki ana fazda incelenir. Çalışma içerisinde incelenen fazlar duruş ve salınım fazlarıdır. Yürüyüş fazlarının belirlenmesinde ayak bileğinin kalça konumuna olan maksimum uzaklığı kullanılmıştır. Görüntü çerçeveleri bu fazlar algılandığında görüntüdeki vücutlara ait her bir bacağın yürüyüş fazı ile etiketlenir. Daha sonra her bir bacağın içinde bulunduğu faza göre kinematik öznitelikleri hesaplanır. Hesaplanmış olan kinematik öznitelikler ise her bir yürüyüş bozukluğu için modellenmiş sonlu durum otomatlarının girdisi olarak kullanılır. Sonlu durum otomatları vasıtasıyla zamansal sıralı çerçevelerdeki kinematik değerlerin geçişleri neticesinde yürüyüş bozuklukları tespit edilmiş olur.Bu çalışma sonuç itibariyle ucuz ve taşınabilir bir sensör vasıtasıyla yürüyüş bozukluklarının yer üstünde yapılan yürüyüş devirlerini tespit etmenin ve bu devirler esnasında bilinen bir yürüyüş bozukluğunu karakterize eden kinematik anormallikler varsa yürüyüş bozukluğunun tespit edilmesinin mümkün olduğunu ortaya koymaktadır.
dc.description.abstractIn this study, detection of the gait disorders is aimed by using a Kinect sensor along with a key-frame based approach. Gait is evaluated as two major phases. The phases that's been evaluated in this study are stance and swing phases. In order to determine the gait phase, maximum distance value of the ankle relative to hip center joint is used. Frames are labeled with the gait phase of each leg of the bodies inside the view. Afterwards kinematic features of each leg according to the phases they are in are calculated. The calculated kinematic features are used as the input to the finite state automaton that's been modeled for each gait disorder. By the help of finite state automaton, at the end of the transitions of kinematic values inside the spatio-temporal frames, gait disorders are recognized.Eventually this study introduces that the detection of over-ground gait cycles and the detection of the gait disorders, if there is any kinematic anomaly that characterizes a known gait disorder during the gait cycles, are possible by the use of an inexpensive and portable sensoren_US
dc.languageTurkish
dc.language.isotr
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess
dc.rightsAttribution 4.0 United Statestr_TR
dc.rights.urihttps://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
dc.subjectBilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontroltr_TR
dc.subjectComputer Engineering and Computer Science and Controlen_US
dc.titleM.S. Kinect sensörü ile yürüyüş bozukluğu tespiti
dc.title.alternativeGait disorder detection with M.S. Kinect sensor
dc.typemasterThesis
dc.date.updated2018-08-06
dc.contributor.departmentBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
dc.identifier.yokid10162364
dc.publisher.instituteFen Bilimleri Enstitüsü
dc.publisher.universityBEYKENT ÜNİVERSİTESİ
dc.identifier.thesisid470069
dc.description.pages56
dc.publisher.disciplineDiğer


Files in this item

Thumbnail

This item appears in the following Collection(s)

Show simple item record

info:eu-repo/semantics/openAccess
Except where otherwise noted, this item's license is described as info:eu-repo/semantics/openAccess