Geri Dön

İnsan vücut parçalarından pozun tanınması

Human posture recognition from detected body parts

  1. Tez No: 200740
  2. Yazar: NAZMİ ALPER KALE
  3. Danışmanlar: Y.DOÇ.DR. NİHAT ADAR
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: nsan vücut parçası tespiti, poz tanıma, saklı Markov modeli, Human body-part detection, posture recognition, hidden Markov model
  7. Yıl: 2007
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Eskişehir Osmangazi Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 55

Özet

Bu çalısmada, verilen bir resim içindeki insan üst vücut parçalarının tespit edildikten sonra insan vücudu olarak tanınması süreci sunulmaktadır. Çalısmada insan üst vücudu, kafa, gövde, üst-kollar ve eller olmak üzere altı vücut parçası ile temsil edilmektedir. Destek vektör makinesi tabanlı parça bulucularla vücut parçalarının imgedeki olası konum ve büyüklükleri tespit edilip insan üst vücudu adayı katısımlar olusturulmaktadır. ?nsan vücudunu olusturan doğru katısım, saklı Markov modeli vasıtasıyla bulunmakta ve insan üst vücudu olarak belirlenmektedir. Parçaların örtülü olma durumları göz önünde bulundurularak bes farklı saklı Markov modeli tasarlanmaktadır. Tüm modeller karar verici bir süreçle birlestirilmekte ve vücut parçalarından örtülü olanların olması durumunda da insan vücudu olusturan parçalar, örtülü durumun tanımı ile birlikte basarılı olarak bulunabilmektedir. MIT yaya veritabanı ve farklı boyutlarda insan görüntüleri içeren resimler kullanılarak önerilen yöntemin basarım sonuçları elde edilmektedir. Üst vücut parçalarının insan vücuduna birlestirilmesi sürecinde saklı Markov modelinin yöntem olarak sınanması, destek vektör makinesi ve çok değiskenli Gauss dağılımı yöntemleriyle elde edilen basarı oranları ile karsılastırılarak gerçeklestirilmektedir.

Özet (Çeviri)

In this work, the process of detecting human upper body parts in an image and assembling them into human figure is presented. In the process, human upper body is represented by six body parts: face, torso, upper-arms and hands. Possible locations and scales of human body parts in the image are detected by support vector machine based part detectors, and assemblies, which constitute candidates for human upper body, are constructed. The most likely candidate for human body configuration is determined via hidden Markov model and selected to represent human upper body figure. In regard to occluded cases of body parts, there are five hidden Markov models composed. Models are congregated in a decision process and body parts that represent human body figure in occluded cases can also be determined successfully with the definition of the occluded case. The detection method shows promising results when tested on images from MIT pedestrian database and additional pictures that contain pedestrians. The choice of using hidden Markov model in assembling body parts into human figure is verified by comparing the results with those of obtained from support vector machines and multivariate Gaussian distribution.

Benzer Tezler

  1. Omurga uzunluğundan boyun hesaplanması

    Başlık çevirisi yok

    MUSTAFA SEYHAN

    Tıpta Uzmanlık

    Türkçe

    Türkçe

    1992

    Adli Tıpİstanbul Üniversitesi

    Adli Tıp Ana Bilim Dalı

  2. Kibyra'dan bir grup heykeltıraşlık eser

    A group of work of sculpture from Kibyra

    SÜLEYMAN KILIÇKAYA

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2018

    ArkeolojiBurdur Mehmet Akif Ersoy Üniversitesi

    Arkeoloji Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ ŞÜKRÜ ÖZÜDOĞRU

  3. Peek matrisli polimer kompozit temelli insan omurga implantı geliştirilmesi ve granül ekstrüzyon yöntemi ile eklemeli imalatı

    Development of human spine implant based on peek matrix polymer composite and additive manufacturing by granule extrusion method

    MERVE BAĞCI BİLGEN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    Makine Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Makine Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ ALAEDDİN BURAK İREZ

  4. Pozlanmış görüntüleri sınıflandırarak etiketleme

    Labeling posed images by classification

    TUĞRUL GÜÇLÜ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2010

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiEskişehir Osmangazi Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. NİHAT ADAR

  5. Anthropometric measurements from images

    Fotoğraflardan antropometrik ölçümler

    RUMEYSA ASLIHAN ERTÜRK

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2023

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MUSTAFA ERSEL KAMAŞAK

    PROF. DR. MUHAMMED OĞUZHAN KÜLEKCİ