Human action recognition for mobile robots
Mobıl robotlar ıçın ınsan hareket analızı
- Tez No: 338483
- Danışmanlar: DOÇ. İLKAY ULUSOY PARNAS
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2013
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 85
Özet
Bu tezde mobil robotlar üzerinde gerçekleştirilen uygulama ile insan hareketlerinin tanınması problemi üzerine bir çalışma gerçekleştirilmiştir. Mobil robotun hareketleri ortamdaki insanların tespiti, takibi ve hareketlerinin tanınması sonuçlarına bağlıdır. Bu sebeple, bu görevler için uygun yöntemlerin kullanımı öne sürülmüştür. Film kareleri arası akış vektörleri kullanılarak hareketli bölgeler bulunmakta, insan analizi ve takip etme yöntemlerinin uygulanması ile ortamdaki insanlar belirlenmekte, her birine ayrı numara verilmekte ve her film karesindeki koordinatları elde edilmektedir. Bu koordinatlar kullanılarak film karelerinden çıkartılan öznitelikler her insan için ayrılmakta ve her biri için ayrı hareket analizi yapılmaktadır. Ayrıca hareketin başlangıç ve bitişinin tahmin edilemeyeceği problemini çözmek için analizin kısa film karesi aralıklarında yapılması öne sürülmektedir. Hareket analizi özniteliği için iki yöntem seçilmiş ve karşılaştırılmıştır: cuboid ve tracklet öznitelikleri. Elde edilen sonuçlara göre tracklet özniteliğinin cuboid yönteminden daha avantajlı oldugu ispatlanmıştır. Sonrasında tracklet özniteliklerinin sınıflandırılması için yöntem araştırması yapılmıştır. Buna göre hareket analizi literatüründe en çok kullanılan sembol kütüphanesi tabanlı sınıflandırma yöntemi test edilmiştir. Bu yöntemin kısa süreli film kare serilerinde hareket tespitinde başarısız oldugu ispatlanmıştır. Bu nedenle devamlı karşılaştırma fikrine dayanan yeni bir sınıflandırma yöntemi öne sürülmüştür. Yöntemin başarısı çeşitli testler ile başarı performansı ve çalısma süresi açısından ispatlanmıştır. Takip ve hareket analizi sisteminin son dizaynı ile mobil robota (deneylerde Pioneer2 kullanılmıştır), ilerleme, sağa ya da sola dönme, alarm sesi verme görevleri verilmiştir.
Özet (Çeviri)
In this thesis, a study of human action recognition with an application on mobile robots is conducted. Movements of the robot depend on human actions estimated after human detection, tracking and action recognition. Therefore, the use of appropriate algorithms for these tasks is proposed. Moving regions are detected by optical flow vectors determined from consecutive frames. People are detected by human recognition and tracking. Each person is assigned a different id and the coordinates of his/her location at each frame are collected. Then, extracted action recognition features are separated using the coordinates belonging to each person so that action recognition is conducted for each person separately. Furthermore, to make a distinction between action cycles, the idea of performing recognition in short frame sequences is proposed. Two feature extraction methods are selected and compared for action recognition: cuboids and tracklets. Based on the obtained results, the advantages of tracklets over cuboids are proven. Then, a literature search is conducted for classification of the tracklet features. The codebook based method, which is the most popularly used method in the action recognition literature, is experimented. Weaknesses of the codebook based method are shown for classification of features extracted from short frame sequences. Thus, a novel classification method is proposed based on the idea of iterative matching. Success of the proposed method over the codebook method is proven with various tests in terms of accuracy and computational time consumption. With the final design of tracking and action recognition system, the mobile robot, experimented on Pioneer2, is commanded instructions: move forward, turn right or left, give alarm to warn authorities.
Benzer Tezler
- Emotion aware artificial intelligence for cognitive systems
Bilişsel sistemler için duygu farkındalıklı yapay zeka
DEĞER AYATA
Doktora
İngilizce
2019
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. YUSUF YASLAN
PROF. DR. MUSTAFA ERSEL KAMAŞAK
- Machine learning techniques for surface electromyography based hand gesture recognition
Yüzey elektromiyografi temelli el jesti tanıma için makine öğrenmesi teknikleri
ENGİN KAYA
Yüksek Lisans
İngilizce
2018
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiKontrol ve Otomasyon Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. TUFAN KUMBASAR
- A distributed human identification system for indoor environments
Kapalı ortamlar için dağıtık mimarili insan tanıma sistemi
EMRE SERCAN ASLAN
Yüksek Lisans
İngilizce
2016
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. GÖKHAN İNCE
- Visually-guided walking reference modification for humanoid robots
İnsansı robotlar için yapay görme tabanlı yürüyüş yörünge sentezi
KAAN CAN FİDAN
Yüksek Lisans
İngilizce
2012
Mekatronik MühendisliğiSabancı ÜniversitesiMekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. KEMALETTİN ERBATUR
- Bilgisayarlı görü ile dijital ergonomik risk değerlendirme sistemi: REBA, RULA ve OWAS uygulaması
Digital ergonomic risk assessment system with computerized vision: REBA, RULA and OWAS application
ANIL ÖZKAN GEÇİCİ
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiSakarya ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ALPER KİRAZ