Kapasitif dokunma algılama ile cinsiyet tanıma
Tezin Türü: Doktora
Tezin Yürütüldüğü Kurum: Kocaeli Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, Fen Bilimleri Enstitüsü, Türkiye
Tezin Onay Tarihi: 2024
Tezin Dili: Türkçe
Öğrenci: MUHAMMED NUR AHMET
Danışman: Oğuzhan Urhan
Açık Arşiv Koleksiyonu: AVESİS Açık Erişim Koleksiyonu
Özet:Dokunma algılama, dokunmatik ekran ve dokunmatik buton tasarımı için literatürde birçok yöntem bulunmaktadır. Yüksek hassasiyetli ve düşük hatalı olmalarından dolayı başta akıllı telefonlar olmak üzere birçok tüketici elektroniğinde kapasitif dokunma algılama yaygın bir şekilde kullanılmaktadır. Bu tez çalışmasında kapasitif algılamayla kullanıcı cinsiyeti ve yaş grubu bilgisinin kestirilmesi amaçlanmaktadır. Cinsiyet ve yaşa bağlı olarak kullanıcıların vücut fizyolojisinde farklılıklar bulunmaktadır. Fizyolojik farklılıklar vücudun elektriksel özelliklerinde de farklılığa neden olmaktadır. Vücudun elektriksel özelliklerini ve farklı frekanslardaki elektriksel sinyallere verdiği tepkiyi ölçmek için tez kapsamında iki devre geliştirildi. Kullanıcı vücuduyla ölçüm devresi arasındaki bağlantı dokunmatik butonlarla sağlandı. Geliştirilen ilk devre sadece kapasitans ölçmekte ve kullanıcının bulunduğu ortamdan oldukça etkilenmektedir. Tek başına kapasitans ölçümü kullanıcıların dokunma davranışını algılamada başarılı bir şekilde çalışmakta ama kişisel bilgilerin kestiriminde aynı başarıyı sergilememektedir. Geliştirilen ikinci devre S-parametre ölçümleriyle dokunma algılamayı gerçekleştirmektedir. S-parametre ölçümü kullanıcı vücudunun kapasitansıyla birlikte elektriksel direncini de içermektedir. Bu yöntemde kullanıcı ile devre arasındaki bağlantı iki adet dokunmatik buton ile sağlanıp ve kullanıcı elektriksel açıdan N kapılı bir devre gibi modellenmiştir ancak ölçümler iki kapıdan alınmıştır. İki kapıdan alınan ölçümler sayesinde kullanıcının bulunduğu ortamın ölçümlere etkisi azaltıldı. S-parametre ölçümleri için Vektör Ağ Analizörü (VNA) kullanılıp veri toplama için grafiksel bir kullanıcı arayüzü tasarlandı. 28 erkek ile 28 kadın katılımcıdan toplanan S-parametre verileriyle Lineer DVM sınıflandırıcısı kullanılarak %92,9 seviyesinde cinsiyet sınıflandırması doğruluğu elde edildi. Yaş grubu sınıflandırması için 15 çocuk ile 14 yetişkinden toplanan S-parametre verileriyle eğitilen Lineer DVM yöntemi ile %89,7 yaş gurubu sınıflandırma doğruluğu elde edildi. Literatürdeki çalışmalarla karşılaştırıldığında, tez kapsamında geliştirilen S-parametre ölçümüyle cinsiyet ve yaş grubu tespiti yapan yaklaşımın basit yapılı ve düşük maliyetli bir çözüm sunduğu değerlendirilmektedir.