Biyomekanik analiz tabanlı insan hareketi tanıma algoritmalarının geliştirilmesi
Development of biomechanical analysis-based human motion recognition algorithms
- Tez No: 348498
- Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. MEHMET KARAKÖSE
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2014
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Fırat Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Bilgisayarla görmede hareket algısının bir parçası olan insan hareketlerinin analizi ve tanınması son yıllarda stratejik öneme sahip bir konu haline gelmiştir. İnsan davranışlarının anlaşılması için geliştirilen tanıma sistemleri; suç tespiti, güvenlik sistemleri, sanal gerçeklik, bilgisayarlı görme, insan ve bilgisayar etkileşimi gibi uygulamalarda araştırma alanı olmuştur ve tanıma problemlerini çözmek için pek çok yöntem geliştirilmiştir. Gerçek video görüntülerinden elde edilen veriler ile insan hareketlerinin tanınmasına yönelik pek çok yöntem olmasına rağmen, insan hareketleri arasındaki bağıntılar ve ilişkiler yeterince araştırılmamıştır. Bu tez kapsamında, üç temel katkı sağlayan çalışmalar sunulmuştur. İlk olarak, koşma hareketinin modellenmesi ve simülasyonu için adaptif yöntem ile birlikte bulanık mantık tabanlı bir yöntem önerilmiştir. İki boyutlu modele uygulanan yöntemin performansı simülasyon sonuçları ile test edilmiştir. Sonraki çalışmalarda, oturma, kalkma, zıplama, yürüme gibi doğal insan hareketlerinin biyomekaniksel analizi yapılarak, bu analizleri kullanan bilgisayar görme tabanlı insan hareketi tanıma algoritmaları geliştirilmiştir. Belirli bir hızda görüntü yakalayabilen bir sensör ile hareketli eklem noktalarından 3B veriler elde edilmiştir ve bu veriler toplanarak hareketlerin tanınması için basit ve güvenilir bir biyomekaniksel model oluşturulmuştur. Son olarak anahtar eklem özellikleri kullanarak ve Temel Bileşenler Analizi (TBA) ile özellik çıkarımı yapılarak önerilen tanıma yöntemleri, gerçeğe yakın zamanlı performans ve hassasiyetin pratik gerekliliğinin yanı sıra insan vücudunun biyomekaniksel teori bilgisini kullanarak avantaj sağlamıştır. Deneysel sonuçlar göstermiştir ki, önerilen tanıma yaklaşımı literatürde var olan çoğu yöntem ve modelden daha iyi bir performans ve hesapsal etkinlik sağlamıştır. Önerilen yöntemlerin sonuçları çeşitli bilimsel yayınlarla tartışılmış ve desteklenmiştir.
Özet (Çeviri)
Human motion analysis and recognition that is a part of motion perception in computer vision has become an issue of strategic importance in recent years. Recognition systems developed for understanding of human behavior has been numerous research fields including criminal identification, security systems, virtual reality, computer vision and human-computer interactions and several proposals have been made in order to solve the recognition problems. Although various methods have been proposed for recognition of human activities obtaining different data from realistic videos, the dependencies and relations among human motions have not been much investigated. In the context of this thesis, the studies providing three main contributions have been presented. Firstly, a simulation method based on fuzzy logic with a novel adaptive method has been proposed for modeling and simulation of running motion. Simulation results of the method, which is applied to two-dimensional human model, have been tested. Secondly, biomechanical analysis of natural human motions such as sitting, standing up, jumping, walking have been performed and computer vision-based human motion recognition algorithms using this analysis have been developed. 3D data have been extracted from points of the moving joints with a sensor camera that can capture images at a certain speed, and it is constructed a simple and robust biomechanical model to recognition of human motions with these collected data. Finally, performed recognition methods with key-joint features and Principle Component Analysis (PCA) gains advantage using biomechanical information theory of human body as well as the practical requirements of near-real-time performance and accuracy. Experiments validate that the proposed methods outperform most existing methods and the model is computationally efficient. The results of the proposed methods are discussed and supported by several scientific publications.
Benzer Tezler
- İnsansı robot yürüyüşünün derin pekiştirmeli öğrenme tabanlı kontrolü
Deep reinforcement learning-based control of humanoid robot walking
MUSTAFA AYYILDIZ
Doktora
Türkçe
2026
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiAkdeniz ÜniversitesiElektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ÖVÜNÇ POLAT
- Gait analysis using inertial measurement units as sensors
Eylemsizlik ölçer kullanarak yürüyüş analizi yapılması
SELİN KİRDİŞ GEMİCİ
Yüksek Lisans
İngilizce
2022
BiyomühendislikOrta Doğu Teknik ÜniversitesiBiyomedikal Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ERGİN TÖNÜK
PROF. DR. MELEK GÜNEŞ YAVUZER
- Analysis of in vivo free oscilation of human lower limb using data digitization techniques
Bilgisayarlı video çözümü yardımı ile insan bacağının serbest salınımının incelenmesi
GÜRSOY YERLİ
Yüksek Lisans
İngilizce
1997
Mühendislik BilimleriOrta Doğu Teknik ÜniversitesiMühendislik Bilimleri Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. YUSUF ORÇAN
- Vücut segment ataletlerinin ters dinamik yöntemiyle tespiti
Determination of body segment inertias by inverse dynamics method
MUHAMMED ÇİL
Doktora
Türkçe
2026
Makine MühendisliğiAtatürk ÜniversitesiMakine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ÖMER GÜNDOĞDU
DR. ÖĞR. ÜYESİ BİLAL USANMAZ
- Otomobil montaj hattı içinde hız değişikliğinin eklem kuvvet ve torklarına etkisi
The effect of joint forces and torques on speed variation in automobile assembly line
DERYA İDE
Yüksek Lisans
Türkçe
2017
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiUludağ ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. TÜLİN GÜNDÜZ