Comparison of histograms of oriented optical flow based action recognition methods
Optik akı histogramı bazlı eylem tanıma yöntemlerinin karşılaştırılması
- Tez No: 318850
- Danışmanlar: DOÇ. DR. İLKAY ULUSOY PARNAS
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2012
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik ve Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 96
Özet
Eylem tanıma için videodan çıkartılan hareket özellikleri yaygın olarak kullanılmaktadır. Bu çalışmada Optik Akı Yon Histogramı tabanlı olmak üzere 3 farklı yöntem gerçeklenmiştir. Video üzerinden optik akı vektörleri çıkartılmıs¸ bu vektörler açı değerlerine göre histogramlanmıştır. Yerel hareketleri yakalamak için öznenin bulunduğu dikdörtgen ızgaralara bölünmüs¸, her ızgaranın içerisindeki hareketin histogramı peş peşe eklenerek her kare için tek bir özellik vektörü elde edilmiştir. Bu özellik vektörleri, ¨öbeklemeli Saklı Markov Modeli, öbeklemeli K Yakın Komşu ve Ortalama Histogram olmak üzere 3 farklı alternatif sınıflandırma sistemine girilmiştir. Sonuçlar Weizmann ve KTH veri setlerinde denenmiştir.
Özet (Çeviri)
In the task of human action recognition in uncontrolled video, motion features are used widely in order to achieve subject and appearence invariance. We implemented 3 Histograms of Oriented Optical Flow based method which have a common motion feature extraction phase. We compute an optical flow field over each frame of the video. Then those flow vectors are histogrammed due to angle values to represent each frame with a histogram. In order to capture local motions, The bounding box of the subject is divided into grids and the angle histograms of all grids are concetanated to obtain the final motion feature vector. Motion Features are supplied to 3 dierent classification system alternatives containing clustering combined with HMM, clustering with K-nearest neighbours and average histograms methods. Three methods are implemented and results are evaluated over Weizmann and KTH datasets.
Benzer Tezler
- 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
2009
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİhsan Doğramacı Bilkent ÜniversitesiElektrik ve Elektronik Mühendisliği Bölümü
PROF. DR. A. BÜLENT ÖZGÜLER
YRD. DOÇ. DR. PINAR DUYGULU ŞAHİN
- Pose sentences: A new representation for understanding human actions
Poz cümleleri: İnsan aktivitelerini anlamak için yeni bir tanım
KARDELEN HATUN
Yüksek Lisans
İngilizce
2008
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİhsan Doğramacı Bilkent ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Bölümü
YRD. DOÇ. DR. PINAR DUYGULU
- Yere nüfuz eden radar görüntülerinde morfolojiık bileşen analizi yöntemi ile kargaşa giderme
Clutter reduction in ground penetrating radar images using morphological component analysis
EYYUP TEMLİOĞLU
Yüksek Lisans
Türkçe
2015
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. IŞIN ERER
- Color image segmentation: Multithresholding and constraint satisfaction methods
Renkli imge bölütleme: Çoklueşikleme ve kısıt sağlama metodları
FATİH KURUGÖLLÜ
Doktora
İngilizce
2000
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiKontrol ve Otomasyon Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. A. EMRE HARMANCI
- Evrişimli sinir ağı özelliklerine dayanan korelasyon filtreleme ve veri ilişkilendirme ile çoklu nesne takibi
Multiple object tracking with data association and correlation filter based on convolutional neural network features
ELNURA ARSLAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2021
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolBursa Uludağ ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ CEYDA NUR ÖZTÜRK