International Journal of Scientific and Technological Research www.iiste.org ISSN 2422-8702 (Online) Vol 4, No.7, 2018 1 | Page www.iiste.org Air Write Letter Recognition Using Random Forest Classification on Arduino Dataset Osman Ecer (Corresponding author) University of Mersin, Computer Engineering Department E-mail: osmanecer@gmail.com Zeki Yetgin University of Mersin, Computer Engineering Department E-mail: zyetgin@mersin.edu.tr Turgay Celik University of Witwatersrand, School of Computer Science E-mail: turgay.celik@wits.ac.za Abstract In this paper, we propose to use a random forest technique based on a bundle of decision tree classifiers as weak classifiers to classify the Turkish letters written on the air. Air write recognition enable applications to read the text that users wrote on the air as an invisible surface. Such applications are very useful for disabled people. Air writing here uses Arduino MPU 6050 sensors, namely gyroscope and accelerometer. As a main contribution, random forest classification is applied to air write recognition problem using the Arduino dataset for Turkish letters. Features are extracted from sensor signals using 2-dimensional Fourier transform. The results show that Random Forest outperforms the other three methods, namely k-nearest neighbor, decision tree and Mahalonobis classifier. Key Words: Air write, letter recognition, Arduino, Fourier transform, Random forest, Decision tree Arduino Veriseti Üzerinde Rassal Orman Sınıflandırma Yöntemi Kullanarak Havaya Yazılan Harfi Tanıma Özet Bu çalışmada, havaya yazılan Türkçe harfleri sınıflandırmak için bir grup Karar Ağacını kullanan Rassal Orman sınıflandırıcısını kullanmayı öneriyoruz. Hava yazma tanıma, kullanıcıların gizli bir yüzey olarak havaya yazdıkları metni, uygulamaların tanımasını sağlar. Bu tür uygulamalar özellikle engelliler için çok yararlıdır. Burada havaya yazma, Arduino MPU 6050 sensörleri olan jiroskop ve ivme ölçeri kullanır. Bu çalışmada, ana katkı olarak, Türkçe harfler için Ardunio veri seti kullanarak Rassal Orman sınıflamasını, havaya yazma tanıma problemine uyguladık. Özellikler 2 boyutlu Fourier Dönüşümü kullanılarak sensör sinyallerinden çıkarıldı. Sonuçlar, Rassal Orman yönteminin, diğer yöntemler olan k-en-yakın komşu, Karar Ağacı ve Mahalanobis sınıflayıcıyı geride bıraktığını göstermektedir. Anahtar Kelime: Havaya yazma, Harf Tanıma, Arduino, Fourier dönüşümü, Rassal orman, Karar ağacı 1. Giriş İnsan evrendeki en önemli varlıktır. Bu yüzden teknolojik gelişmelerin merkezinde hep insan vardır. İnsan hareketi ise teknolojik gelişmeler için en önemli girdilerden biridir. Bu yüzden insan ve bilgisayar arasındaki arayüze odaklanarak, tasarım ve teknolojinin en kullanılabilir uygulamalarını geliştirmeyi