Çok duyargalı imge modelleri ile araç sürücüsü kafa hareketlerinin değerlendirilmesi
Vehicle driver state assessment using multi sensory image modalities
- Tez No: 284718
- Danışmanlar: DOÇ. DR. MEHMET CELENK, PROF. DR. MUSTAFA POYRAZ
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Computer Engineering and Computer Science and Control, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2011
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Fırat Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 243
Özet
Bu doktora araştırmasında aktif sürüş güvenliğiyle bağlantılı öğelerden biri olan sürücü kafa hareketleri incelenmektedir. Burada çok duyargalı modeller kullanarak sürücü yüz imgeleri değerlendirilmekte ve buna göre araç seyir halindeyken sürücü kafa hareketleri hakkında fikir edinilmektedir. Bu çalışmada kafa hareketlerinin alınması için ortalama-kayma yöntemi kulanılmış, ayrıca yeni ve henüz araştırma aşamasında bir yöntem olan asimetrik çekirdek ortalama-kayma ile başarım karşılaştırılması yapılmıştır. Sürüş esnasında sürücü ve arkalandaki nesnelerin her an değişik ışık koşullarına maruz kalması olasıdır. Bu sebeple değişen ışık koşullarında bağımsız sürücü imgesi üzerinde işlem yapabilmek için ikiz görme önerilmektedir. Bu fikirden yola çıkarak elde edilen derinlik haritasında, arkalandaki olumsuzlukların nasıl yok edilebileceği gösterilmiştir. Sürücü kafa hareketlerini alabilmek için video histogram farklarından faydalanılarak değişik ışık koşullarında görsel ve kızıl ötesi kameralarla sürücü veri tabanları oluşturulmuştur. Sürücü kafa hareketlerinin alındığı dizgelerde yön belirlemek amacıyla optik akışlar aracılığıyla görsel ve kızıl ötesi kameralarla elde edilen optik akışları karşılaştırmak için hareket vektörlerine ilişkin histogramlar çıkartılmıştır. Sürücü hareketlerinin analizi için ise Bayesian ve ARMA modelleri karşılaştırılmış, görsel ve kızıl ötesi kameralar kullanılarak performansları irdelenmiştir. Bir araç için kullanım kolaylığının yanı sıra rekabet edebilirliği için en önemli konunun maliyet olması sebebiyle web-kameraların kullanılabilirliği de tartışılmıştır. Ayrıca zor ışık koşullarında değişik bantlarda alınan imgelerde çalışabilmek için henüz çok yeni uygulama alanları bulan eğricikler üzerinde deneyler yapılmıştır. Bunun için hazır veri tabanlarındaki ısıl imgeler ile gerçek koşullardaki görsel ve kızıl ötesi sürücü imgeleri kullanılmıştır. Son olarak ise çok duyargalı modellerde sistemin çalışmasını göstermek üzere füzyon imgeleri üzerinde deneyler yapılarak elde edilen sistemin başarımı değerlendirilmiştir.
Özet (Çeviri)
In this thesis driver head movements are investigated, which is directly related with state of the art active driving safety. Here, driver face images are assessed using multisensory image modalities. It is well known that we can understand driver head movements to get a drowsiness or distraction measure as he/she is on a steeringwheel. Mean shift method is preferred in this study to track the head movements. In order to identify efficiency of this method as compared to asymmetric kernel mean-shift, whose research progress is still ongoing, their performance comparisons are conducted.Driver head database has been built using visual and infrared cameras as preparation of experiments. To sense driver head movements in the database VHD method, video histogram differences, is applied. Then, histograms of motion vectors are drawn to get comparison between optical flows of the images taken by visual and infrared cameras. The histograms of the sequence of head movements are also considered as clues to get head direction and plane of driver. To analyze the driver head movements we investigate performance differences between Bayesian and ARMA modelings using the sequences consisted of visual and infrared images database.In the course of driving, driver and the objects behind him can momentarily be exposed to different light conditions. As a matter of the fact that stereo vision is suggested to preprocess the driver image with the aim of eliminating possible bacground complexity caused by fluctuant lighting conditions. In the progress of the thesis, respective experiments have been carried out to show how to eliminate the cluttered bacground using depth map. Furthermore Curvelets, which has recently emerged in research studies, are also been implemented to carry out experiments using multisensory images which are acquired under different illuminated environments. The OSU thermal image databases, and visual and infrared driver head images which have been obtained in real commuting environment are utilized in experiments. Since cost is one of the principle concerns as competitiveness for a car manufacturer, web-cameras have been implemented and discussed in terms of performance and cost driven.As one of the outcomes of this study, visual and infrared images are fused to get the better system performance on multisensory image models, and the results are evaluated in accordance with the aim of the research.
Benzer Tezler
- Efficient techniques for the single-frame super-resolution reconstruction of intensity images
Tek imgeden süper-çözünürlüklü geri-çatma amacıyla geliştirilmiş etkin yöntemler
AYDIN AKYOL
Doktora
İngilizce
2012
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MUHİTTİN GÖKMEN
- Grain-resolved statistical analysis of in-situ strain fields with combined image correlation and orientation mapping
İmge korelasyonu ve kristal yönü belirlemeleri ile tanecik gerinim alanlarının istatiksel analizi
OLCAY TÜRKOĞLU
Doktora
İngilizce
2024
Makine MühendisliğiBoğaziçi ÜniversitesiMakine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. CAHİT CAN AYDINER
- Image coding and transmission in wireless multimedia sensor networks
Kablosuz çoklu ortam duyarga ağlarda imge kodlaması ve iletimi
KEREM IRGAN
Yüksek Lisans
İngilizce
2010
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolYeditepe ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Bölümü
PROF. DR. ŞEBNEM BAYDERE
- Sayısal imgelerden adli kanıt toplama
Image forencis
SEVİNÇ BAYRAM
Yüksek Lisans
Türkçe
2005
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiUludağ ÜniversitesiElektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Y.DOÇ.DR. İSMAİL AVCIBAŞ
- Robust image transmission in wireless multimedia sensor networks
Telsiz çoklu ortam duyarga ağlarında dayanıklı imge iletimi
PINAR SARISARAY BÖLÜK
Doktora
İngilizce
2011
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. A. EMRE HARMANCI
PROF. DR. ŞEBNEM BAYDERE