Klasifikacija pokreta ljudskog tijela temeljena na podacima s inercijskih senzora

master's thesis

• Title (english): Classification of Human Body Movements Based on IMU Sensor Data
• Author: Ivan Trubić
• Mentor: Mario Cifrek (mentor)
• Committee member: Mario Cifrek (predsjednik povjerenstva)
• Committee member: Igor Krois (član povjerenstva)
• Committee member: Željka Lučev Vasić (član povjerenstva)
• Granter: University of Zagreb; Faculty of Electrical Engineering and Computing; Zagreb
• Defense date and country: 2021-07-08, Croatia
• Scientific / art field, discipline and subdiscipline: TECHNICAL SCIENCES; Computing

Abstract

Klasifikacija ljudskih pokreta korisna je iz više razloga. Ona se može koristiti za identifikaciju ljudi, potrebe praćenja tjelovježbe, praćenje fizikalne terapije i slično. Kako su pokreti svake osobe jedinstveni općenita klasifikacija je vrlo teško ostvariva koristeći klasične metode obrade signala. U ovome radu klasifikacija pokreta obavlja se implementacijom neuronske mreže treniranoj na javno dostupnoj bazi podataka. Razmatraju se razne metode prikupljanja podataka o ljudskim pokretima, razvija se metoda prikupljanja podataka koristeći pametne telefone te se radi predprocesuiranje podataka kako bi se uspješno trenirala neuronska mreža.

Abstract (english)

Human movement classification is useful for several reasons. It can be used for identification,
fitness tracking, physical therapy tracking etc. Every human has unique movement characteristics
and for that reason using classic signal processing for this task is not feasible. In this thesis,
machine learning is used for movement classification. Neural network is trained using publicly
available data set. Several methods for data gathering are considered, smartphone based data
gathering system is developed and data is preprocessed for machine learning purposes.

• Keywords: strojno učenje; inercijski senzori; neuronska mreža; IMU senzori; žiroskop; akcelerometar
• Keywords (english): machine learning; inertial sensors; IMU sensors; gyroscope; accelerometer; neural netowrk
• Language: croatian
• URN:NBN: urn:nbn:hr:168:709293
• Study programme: Title: Computing; Study programme type: university; Study level: graduate; Academic / professional title: magistar/magistra inženjer/inženjerka računarstva (magistar/magistra inženjer/inženjerka računarstva)
• Type of resource: Text
• File origin: Born digital
• Access conditions: Closed access
• Created on: 2023-01-13 10:50:43