Moving object identification and event recognition in video surveillance systems
Güvenlik amaçlı video sistemlerinde hareketli nesnelerin tanınması ve olay analizi
- Tez No: 167265
- Danışmanlar: DOÇ.DR. AYDIN ALATAN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Hareketli Nesnelerin Bulunması, Nesne Takibi, Olay Analizi, Saklı Markov Modelleri, Nesne Tanıma. vıı, Moving Object Detection, Object Tracking, Event Recognition, Hidden Markov Models, Object Identification
- Yıl: 2005
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Bölümü
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 84
Özet
oz GÜVENLİK AMAÇLI VİDEO SİSTEMLERİNDE HAREKETLİ NESNELERİN TANINMASI VE OLAY ANALİZİ Örten, Burkay Birant Yüksek Lisans, Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Bölümü Tez Yöneticisi: Doç. Dr. A. Aydın Alatan Ağustos 2005, 73 Sayfa Bu tez, otomatize bir görsel güvenlik sistemi için gerekli olan temel parçaların tanımlanması ve geliştirilmesi üzerine bir çalışmadır. Bu tür bir sistemde en temel parçalardan birisi hareketli nesnelerin bulunmasıdır. Bu amaçla, değişken ortam şartlarını öğrenme kapasitesine sahip, ayrıca gölgeleri de nesne maskelerinden ayırabilen bir arkaplan modelleme yöntemi tanımlanmaktadır. Nesne maskeleri elde edildikten sonra birbirini takip eden kareler arasında nesneleri eşleyebilmek için hipotez tabanlı bir takip algoritması önerilmektedir. Bu iki parça, daha üst seviye işlemler için gerekli olan temel bilgileri sağlamaktadır. Sahnedeki hareketlerin anlamlandırılması ve türlerinin belirlenmesi için saklı Markov modelleri kullanılmaktadır. Nesne eşlemesi sonucunda elde edilen rota bilgileri, hareketin hız ve pozisyon bilgisini içeren akış vektörleri kullanılarak bir seri halinde yazılmakta ve bu vektörler K-ortalama yöntemi kullanılarak gruplanmaktadır. Sahnedeki genel olağan hareket rotalarına ait seriler saklı Markov modellerinin eğitilmesinde kullanılmakta, herhangi bir rotanın bu modellere olan uzaklığı hesaplanarak da hareketin doğası belirlenmektedir. Son olarak, MPEG-7 görsel tanımlayıcıları nesne tanımlama konusunda bölgesel olarak kullanılmaktadır. Hareketli nesne bölütlemesi sonucunda VIelde edilen bölgelerden renk yapısı ve homojen doku parametreleri çıkarılmaktadır. Destek vektör makinesi ve Mahalanobis uzaklığı kullanılarak yapılan testler sonucunda önerilen tanıma sisteminin performansı gösterilmektedir. Yukarıda tanımlanan sistem ile yapılan simülasyonlar, otomatik bir video gözlem sistemi oluşturulması açısından olumlu sonuçlar vermektedir.
Özet (Çeviri)
ABSTRACT MOVING OBJECT IDENTIFICATION AND EVENT RECOGNITION IN VIDEO SURVEILLANCE SYSTEMS Örten, Burkay Birant MSc, Department of Electrical and Electronics Engineering Supervisor: Assoc. Prof. Dr. A. Aydın Alatan August 2005, 73 Pages This thesis is devoted to the problems of defining and developing the basic building blocks of an automated surveillance system. As its initial step, a background-modeling algorithm is described for segmenting moving objects from the background, which is capable of adapting to dynamic scene conditions, as well as determining shadows of the moving objects. After obtaining binary silhouettes for targets, object association between consecutive frames is achieved by a hypothesis-based tracking method. Both of these tasks provide basic information for higher-level processing, such as activity analysis and object identification. In order to recognize the nature of an event occurring in a scene, hidden Markov models (HMM) are utilized. For this aim, object trajectories, which are obtained through a successful track, are written as a sequence of flow vectors that capture the details of instantaneous velocity and location information. HMMs are trained with sequences obtained from usual motion patterns and abnormality is detected by measuring the distance to these models. Finally, MPEG-7 visual descriptors are utilized in a regional manner for object identification. Color structure and homogeneous texture parameters of the independently IVmoving objects are extracted and classifiers, such as Support Vector Machine (SVM) and Bayesian plug-in (Mahalanobis distance), are utilized to test the performance of the proposed person identification mechanism. The simulation results with all the above building blocks give promising results, indicating the possibility of constructing a fully automated surveillance system for the future.
Benzer Tezler
- Kredi kartları riskleri ve güvenlik önlemlerinin sigortacılık açısından incelenmesi
Research on the risks of credit cards and security implementations in the view of insurance
AYŞEGÜL BÖLÜKBAŞI
- Havacılıkta hareketli nesne veri tabanı uygulamaları
Moving object database applications at aviation
KONURALP KÜÇÜKÖDÜK
Yüksek Lisans
Türkçe
2015
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolHava Harp Okulu KomutanlığıBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. PERİHAN PEHLİVANOĞLU
- Kuir perspektif: Mimarlığın çözüm problemi
Queer perspective: Architecture's solution problem
ARMAĞAN GÜLHAŞ
Yüksek Lisans
Türkçe
2020
Mimarlıkİstanbul Teknik ÜniversitesiMimarlık Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. SIDIKA ASLIHAN ŞENEL
- Sanal mimarlığın gerçeği
Başlık çevirisi yok
CEM YARDIMCI
Yüksek Lisans
Türkçe
1998
Mimarlıkİstanbul Teknik ÜniversitesiMimarlık Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HÜLYA YÜREKLİ