Geri Dön

A learning-based method for person re-identification

Kişilerin yeniden saptanması için öğrenme tabanlı bir yöntem

PDF İndir

  1. Tez No: 343093
  2. Yazar: BURÇİN BUKET OĞUL
  3. Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. ALPTEKİN TEMİZEL
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilim ve Teknoloji, Savunma ve Savunma Teknolojileri, Science and Technology, Defense and Defense Technologies
  6. Anahtar Kelimeler: Kişilerin Yeniden Saptanması, öğrenme tabanlı yöntem, HSV histogramı, Maximally Stable Color Regions (MSCR), Speeded up Robust Features (SURF), Person re-identification, learning based method, HSV histogram, Maximally Stable Color Regions (MSCR), Speeded up Robust Features (SURF)
  7. Yıl: 2013
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
  10. Enstitü: Enformatik Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilişim Sistemleri Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 73

Özet

Farklı kameralardan elde edilmiş yaya görüntülerinin eşleştirilmesi, kişilerin yeniden saptanması problemidir. Düşük çözünürlüklü görüntüler, aydınlatmadaki değişiklikler, konumsal değişimler ve çanta gibi taşınan bazı objelerin değişik açılardan görünür olup olmaması bu problemi zorlaştırmaktadır. Bu tezde görüntüden çıkarılmış değişik özniteliklerin ayırt edebilirlik yeteneği, bir ikili sınıflandırma altyapısında incelenmiştir. Sonuçta, değişik öznitelik kümelerini (HSV histogramı, Maximally Stable Color Regions (MSCR) ve Speeded up Robust Features (SURF)), tek bir çatı üzerinde birleştirebilen öğrenme tabanlı bir yöntem önerilmiştir. Bazı kıyaslama kümeleri üzerinde yapılan deneyler göstermiştir ki, en iyi doğruluk değerleri, ağırlıklandırılmış ve yerelleştirilmiş histogram özniteliklerinden elde edilmiştir. Yayaların vücut görüntülerinin yatay eksende daha da bölünmesinin, kişilerin yeniden saptanmasındaki performansı arttırdığını savunuyoruz. Gerçekleştirdiğimiz nihai entegre altyapı, doğruluk anlamında en gelişkin modellerden daha iyi sonuçlar üretmiştir.

Özet (Çeviri)

Matching pedestrian images captured from different cameras is called person re-identification problem. The problem is challenging due to the low resolution of images, differences in illumination, the positional variance and possible appearance of carried objects, such as a bag, at different viewpoints. In this thesis, we investigate the discriminative ability of different features extracted from image in a binary classification framework. We finally propose a learning based method to combine different feature sets, Hue, Saturation, Value (HSV) histogram, Maximally Stable Color Regions (MSCR) and Speeded up Robust Features (SURF) matches, in a single framework. The experiments on widely used benchmark sets have shown that the best accuracy is obtained with weighted and localized histogram features. We also argue that further division of pedestrian body along the horizontal axis has the potential to increase the reidentification performance. Final integrative framework that we built outperforms the existing state-of-the-art models in terms of prediction accuracy.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    444255

    Deep convolutional neural network based representations for person re-identification

    Kişiyi yeniden tanıma için derin evrişimsel sinir ağı tabanlı modeller

    ALPER ULU

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2016

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. HAZIM KEMAL EKENEL

  2. Tez No

    714907

    Style-based generative adversarial networks for enhancing deep-learning-based person re-identification

    Derin öğrenme tabanlı kişi yeniden tanımlamak için stil tabanlı üretici çekişmeli (adversarıal) ağlar

    SALEH HUSSIN SALEM HUSSIN

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2021

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolAnkara Yıldırım Beyazıt Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. REMZİ YILDIRIM

  3. Tez No

    629137

    Face recognition and person re-identification for person recognition

    Kişi tanıma için yüz tanıma ve kişinin yeniden tanınması

    EMRAH BAŞARAN

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2020

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MUSTAFA ERSEL KAMAŞAK

    PROF. DR. MUHİTTİN GÖKMEN

  4. Tez No

    593421

    Boosting video-based person re-identification with synthetic human agents

    Sentetik insan modelleri ile video tabanlı kişi yeniden tespiti başarımını arttırmak

    FİKRET KAYA

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2019

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolHacettepe Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ UFUK ÇELİKCAN

  5. Tez No

    523091

    Part-based person re-identification in a cafe setting

    Kafe ortamında kısma dayalı kişiyi yeniden tanıma

    HİLAL ÖZDEMİR PEHLİVAN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2018

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolBoğaziçi Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. LALE AKARUN ERSOY

Geri Dön