Geri Dön

Human motion analysis and action recognition

İnsan hareketi analizi ve hareket tanınması

PDF İndir

  1. Tez No: 216278
  2. Yazar: MURAT NURULLAHOĞLU
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. ADEM KARAHOCA
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2008
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Bahçeşehir Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 72

Özet

İnsan hareketi tanıma sistemlerinin ana amacı, önceden tanımlanmış koşma, el çırpma gibi hareketleri otomatik olarak tanınmasını sağlamaktır. Güvenlik için izlemeden, insan-makine etkileşimine kadar geniş bir yelpazede bu sistemler kullanılmaktadır. Bu sistemleri en önemli birimi örüntü tanıma işlemleridir.Bu çalışmada, insan hareketlerinin tanınması için, iyi bilinen birkaç tanıma algoritması karşılaştırılmıştır. Öncelikle, önceden tanımlanmış olan ve farklı insanlar tarafından gerçekleştirilen koşma, jogging, el çırpma ve boks yapma gibi hareketlerden bir veritabanı oluşturulmuştur. Bu hareketlerin hepsi için geçmis hareket imgelerinden Hu moment'leri hesaplanmıştır ve birkaç özellik çıkarma algoritması ve tanıma algoritmalarıyla farklı kombinasyonlar kullanılarak test edilip sonuçları analiz edilmiştir.Test etmek için Support Vector Machines (SVMs) ve K Nearest Neighbours (KNN) algoritmaları kullanılmıştır. En iyi sonucu, Hu moment ve PCA ile elde edilen özelliklerin KNN ile testi sonucunu yüzde 95 başarı ile bulunmuştur. En kötü sonucu ise PCA ile oluşturulan özelliklerin SVMs ile test edilmesinde yüzde 80.6 ile elde edilmiştir.

Özet (Çeviri)

The goal of human activity recognition systems is to build a system that can automatically infer a range of predefined activities, such as running, handclapping, etc, from recorded video sequences. Such a computerized system would be of great use for a variety of applications ranging from video surveillance for security to human-machine interaction. Typically, pattern recognition is the key component of such a system, where the goal is to classify, or more specifically ?recognize? the data, based on a priori knowledge or statistical information extracted from the patterns.In this study, we presented a comparison of several well-known pattern recognition techniques for a human activity recognition system. Firstly, the database of short video sequences that each consisting of a set of predefined actions, i.e. running, jogging, boxing and handclapping, performed by different people at different environments are used. Then, using sophisticated image processing and computer vision algorithms, the segmentation of the human performing the action was achieved and a set of descriptive features were extracted for each activity performed. Motion History Images (MHI) were used to describe these activities in a qualitative way and computed Hu moments, a widely used and well-known feature set to describe 2D or 3D shapes, for further processing. Several feature extraction and classification methods are compared using different combinations and the results are analyzed. These methods are Principle Component Analysis and Linear Discriminant Analysis.The features with Support Vector Machines and K Nearest Neighbours classifiers are tested. The best results are taken in Hu moments for KNN classifier, K=1 and PCA for KNN. The both accuracy is 95 percent. The worst results are taken in PCA for SVM. The accuracy is 80.6 percent.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    394261

    Derinlik kameralarından elde edilen insan edimlerinin uzam-zamansal analizi

    Spatiotemporal analysis of human actions using rgb-d cameras

    FARHOOD NEGİN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2013

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSabancı Üniversitesi

    PROF. DR. FERİDE AYTÜL ERÇİL

    DR. CEYHUN BURAK AKGÜL

  2. Tez No

    156087

    Gerçek zamanda hareketli nesnelerin izlenmesi ve aktivite analizi

    Real time tracking of moving objects and action analysis

    EYÜP GEDİKLİ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2004

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKaradeniz Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    Y.DOÇ.DR. MURAT EKİNCİ

  3. Tez No

    246726

    Vision based behavior recognition of laboratory animals for drug analysis and testing

    İlaç çözümlemesi ve testi için laboratuar hayvanlarının davranışlarının görü tabanlı tanınması

    SELÇUK SANDIKCI

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2009

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİhsan Doğramacı Bilkent Üniversitesi

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Bölümü

    PROF. DR. A. BÜLENT ÖZGÜLER

    YRD. DOÇ. DR. PINAR DUYGULU ŞAHİN

  4. Tez No

    316014

    Gerçek zamanlı video görüntülerinden insan hareketlerinin tanınması ve yorumlanması

    Real time human action recognition and understanding

    ADEM GÜÇLÜ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2012

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolYıldız Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. M. ELİF KARSLIGİL

  5. Tez No

    748275

    Davranışsal ve fiziksel multi-biyometri ile kişi kimliklendirme ve hareket tanıma üzerine yaklaşımlar

    Approaches to person identification and motion recognition with behavioral and physical multi-biometrics

    ONUR CAN KURBAN

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2022

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolYıldız Teknik Üniversitesi

    Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. TÜLAY YILDIRIM

Geri Dön