Human body part detection and multi-human tracking in surveillance videos
Gözetleme videolarında insan vücut parçası bulma ve çoklu insan takibi
- Tez No: 318909
- Danışmanlar: PROF. DR. NİHAN KESİM ÇİÇEKLİ, YRD. DOÇ. DR. İLKAY ULUSOY
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2012
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 73
Özet
Bilgisayarlı görme ve örüntü tanıma alanlarındaki son gelişmeler ile gözetleme uygulamaları insanın sahnede tanınmasını da gerektiren olay/aktivite anlama ve yorumlama yetenekleriyle donatılmaya başlandı. Havaalanları, caddeler ve tren istasyonları gibi gerçek dünya sahneleri içerisinde çok fazla insan bulundurması ve insanların örtüşmesi sebebiyle karmaşıktır. Gerçek dünya sahnelerinin karmaşıklığına rağmen, insan bulucular karmaşık sahnelerde bile doğru şekilde insanları konumlandırabiliyor, görsel takip ediciler gürültülü ortamlarda hedefler izleyebiliyorlar. Bu tezde de üzerinde durulan, gözetleme uygulamalarının temelini oluştu- ran görsel nesne bulma ve izleyicilerin birleştirilmesi kalabalık sahnelerde çoklu insan takibi için kullanılan çözümlerden birisidir.Bu tezde, görsel insan başı ve vücut üst kısmı tanıma yeteneğine sahip olan insan vücut parçası bulma detektörleri Destek Vektör Makinesi (DVM) yardımıyla eğitilmiştir. Özellik tanımlayıcı olarak, insan tanınmasında en başarılı özellik tanımlayıcılarından biri olan HOG kullanılmıştır. Eğitim süreci HOG parametrelerinin etkisi açıklanarak detaylandırılmıştır. İnsan başları ve üst vücutları hareketi tespiti yardımıyla bulunan alanlarda aranır. Bunun dışında, vücut parçası bulma detektörü, veri eşleştirme problemini Markov Zinciri Monte Carlo Veri Eşleştirme algoritmasıyla çözen çoklu-insan takip edici ile entegre edilmiştir. Eşleştirilmiş insan üst vücut konum ölçümleri her bir iz için durum düzeltmesinde kullanılmıştır. Durum tahmini Kalman Filtresi ile yapılmıştır. Detektörlerin performansı MIT yaya veriseti ve INRIA insan veriseti kullanılarak değerlendirilmiştir.
Özet (Çeviri)
With the recent developments in Computer Vision and Pattern Recognition, surveillance applications are equipped with the capabilities of event/activity understanding and interpretation which usually require recognizing humans in real world scenes. Real world scenes such as airports, streets and train stations are complex because they involve many people, complicated occlusions and cluttered backgrounds. Although complex real world scenes exist, human detectors have the capability to locate pedestrians accurately even in complex scenes and visual trackers have the capability to track targets in cluttered environments. The integration of visual object detection and tracking, which are the fundamental features of available surveillance applications, is one of the solutions for multi-human tracking problem in crowded scenes which is studied in this thesis.In this thesis, human body part detectors, which are capable of detecting human heads and human upper body parts, are trained with Support Vector Machines (SVM) by using Histogram of Oriented Gradients (HOG), which is one of the state-of-the-art descriptor for human detection. The training process is elaborated by investigating the effects of the parameters of the HOG descriptor. The human heads and upper body parts are searched in the region of interests (ROI) computed by detecting motion. In addition, these human body part detectors are integrated with a multi-human tracker which solves the data association problem with the Multi Scan Markov Chain Monte Carlo Data Association (MCMCDA) algorithm. Associated measurements of human upper body part locations are used for state correction for each track. State estimation is done through Kalman Filter. The performance of detectors are evaluated using MIT Pedestrian dataset and INRIA Human dataset.
Benzer Tezler
- Multicolor fluorescence microscopy fortracking magnetic micro-agents
Başlık çevirisi yok
MERT KAYA
Doktora
İngilizce
1989
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolUniversity of TwentePROF. DR. SARTHAK MİSRA
- Değişken rezolüzyonlu görüntü örnekleyici
Multi resolution image sampler
RIZA CAN TARCAN
Yüksek Lisans
Türkçe
1991
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiY.DOÇ.DR. M. SAİT TÜRKÖZ
- Face recognition and person re-identification for person recognition
Kişi tanıma için yüz tanıma ve kişinin yeniden tanınması
EMRAH BAŞARAN
Doktora
İngilizce
2020
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MUSTAFA ERSEL KAMAŞAK
PROF. DR. MUHİTTİN GÖKMEN
- Yaşlıların düşme tespiti ve bilgilendirme sistemi tasarımı
Fall detection and notification system design for elderly people
FİKRİ ELMAS
Yüksek Lisans
Türkçe
2017
Biyomühendislikİstanbul Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. SERKAN TÜRKELİ
- Through-the-wall microwave imaging with sampling methods
Örnekleme yöntemleri ile duvar arkası mikrodalga görüntüleme
SEMİH DOĞU
Yüksek Lisans
İngilizce
2017
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MEHMET ÇAYÖREN