Dergiler / Osmaniye Korkut Ata Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Dergisi / 2022 / Cilt: 5 - Sayı: 3
Destek Vektör Makinelerinin Wi-Fi Tabanlı İç Mekan Lokalizasyon Tespitinde Kullanımı ve Çekirdek Fonksiyon Seçiminin Sınıflandırma Performansına Etkisi
- Sayfa
- 1370–1382
- DOI
- —
Özet
Son yıllarda çocuk güvenliğinde yaşanan kazaların artması nedeniyle iç mekanlarda çocukların yerini tespit etme çalışmaları önem kazanmıştır. Bu çalışmada kablosuz sinyal gücü ve Destek Vektör Makineleri sınıflandırma algoritması kullanılarak iç mekanlarda farklı odalarda bulunan insanların konumları tespit edilmiştir. Algoritmanın performansının arttırılması için farklı çekirdek fonksiyonları denenmiş ve çekirdek fonksiyonu seçiminin algoritmanın sınıflandırma performansına etkisi incelenmiştir. Performans ölçüm yöntemi olarak 10 kat çapraz doğrulama yöntemi kullanılmıştır. Performans değerlendirmesi, çapraz doğrulama öncesi ve sonrası sınıflandırma performansları karşılaştırılarak yapılmıştır. Yapılan performans değerlendirmesi sonucu iç mekanda konum belirlemede Destek Vektör Makineleri algoritması kullanılırken doğrusal çekirdek fonksiyonunun seçimi uygun görülmüştür.
Abstract
In recent years, the importance of locating children indoors has increased due to the problems in child safety. In this study, the locations of children in different rooms were determined by using wireless signal strength and Support Vector Machines classification algorithm. In addition, the effects of the algorithm on the classification performance were examined using different kernel functions and cross-validation technique was used for performance analysis. In the performance analysis, Confusion matrix, Precision, Sensitivity, F-Score, AUC, Accuracy, Kappa statistical value and Root Mean Square Error value were examined. As a result of the analysis, when linear kernel functions are preferred, the highest performance metrics were obtained and 97.9% success was observed