Human activity analysis by gait recognition
Hareket analizi ile insan aktivitelerini tanıma
- Tez No: 286112
- Danışmanlar: PROF. DR. GÖZDE AKAR
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Bilim ve Teknoloji, Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Science and Technology, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2011
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Bölümü
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 115
Özet
Bu çalışmada insan activitelerinin tanınması amacıyla zaman-uzamsal analize dayalı yeni bir yöntem önerilmiştir. Video serisinin local zaman-uzamsal betimlemesi 3B Gabor filtreleri kullanılarak elde edilmiştir. Hareket desenini en iyi modelleyen zaman-uzamsal nitelikler iki aşamalı bir nitelik seçme algoritması ile seçilmiştir. Öncelikle iyi bilinen süzgeçleme yöntemiyle bazı nitelikler doğrudan elenmiştir, ikinci aşamada yeni evrimsel bir kümeleme algorithması olan Genetic Kromodinamikler uygulanmıştır. Activiteyi oluşturan hareket desenlerinin her biri zaman uzamsal nitelik kümesi olarak ifade edilmiştir. Aynı aktivitenin farklı performansları arasındaki zamansal değişimlerin etkilerinin azaltılması amacıyla bir Saklı Markov Model yapısı önerilmiştir. Önerilen algoritma ile hem parameter hem de kodkitabı eğitim sırasında öğrenilmiştir.
Özet (Çeviri)
This thesis analyzes the human action recognition problem. Human actions are modeled as a time evolving temporal texture. Gabor filters, which are proved to be a robust 2D texture representation tool by detecting spatial points with high variation, is extended to 3D domain to capture motion texture features. A well known filtering algorithm and a recent unsupervised clustering algorithm, the Genetic Chromodynamics, are combined to select salient spatio-temporal features of the temporal texture and to segment the activity sequence into temporal texture primitives. Each activity sequence is represented as a composition of temporal texture primitives with its salient spatio-temporal features, which are also the symbols of our codebook. To overcome temporal variation between different performances of the same action, a Profile Hidden Markov Model is applied with Viterbi Path Counting (ensemble training). Not only parameters and structure but also codebook is learned during training.
Benzer Tezler
- Alt ekstremite biyomekanik sinyal analiziyle derin öğrenme tabanlı insan yürüyüşü tanıma
Human gait recognition based on deep learning using lower limb biomechanical signal analysis
HACER KUDUZ
Doktora
Türkçe
2023
Biyomühendislikİstanbul Üniversitesi-CerrahpaşaBiyomedikal Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. FIRAT KAÇAR
- Gait analysis and its implemantation
Gait analizi ve uygulaması
SERHAT GÜVENİLİR
Yüksek Lisans
İngilizce
2011
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiYeditepe ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. CEM ÜNSALAN
- İnsan yürüyüşünü destekleyici dış iskelet tasarımı ve kontrolü
Design and control of exoskeleton supporting human walking
ÜMİT ÖNEN
Doktora
Türkçe
2011
Makine MühendisliğiSelçuk ÜniversitesiMakine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. METE KALYONCU
PROF. DR. FATİH MEHMET BOTSALI
- Pnömatik silindirli yarı etkin diz ekleminin sonlu durum denetimi ve diz eklemi protezi test platformu tasarımı
Finite state control of semi active knee joint with pneumatic damper and a test platform design for testing knee prosthesis
TUNA ORHANLI
Yüksek Lisans
Türkçe
2014
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiHacettepe ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ATİLA YILMAZ
- Yürüme desteği için yürüteç- dış iskelet mekanizması tasarımı ve denetimi
Design and control of walker-exoskeleton mechanism for gait assistance
FATİH CELLEK
Doktora
Türkçe
2022
Makine MühendisliğiKırıkkale ÜniversitesiMakine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. BARIŞ KALAYCIOĞLU