Human behavior understanding through 3d data
3 boyutlu verilerden insan davranışı anlama
- Tez No: 416545
- Danışmanlar: PROF. DR. UĞUR HALICI
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2015
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 87
Özet
İnsan hareketi tanıma alanında, bugüne kadar 2 boyutlu hareket tanıma yoğun çalışılmıştır. Son zamanlarda, 3 boyutlu veri toplayan cihazların geliştirilmesiyle, 3 boyutlu insan hareketlerini anlama çalışmaları ortaya çıkmaktadır. Bu tezde, 3 boyutlu derinlik haritası veri dizileri için siluet akı olarak adlandırdığımız yeni bir insan davranışı tanıma yöntemi önerilmektedir. Bu tezde önerilen yöntem, özellik çıkarma ve sınıflandırma olmak üzere iki aşamadan oluşmaktadır. Özellik çıkarma bölümünde, hareket özellikleri 3 boyutlu ikili derinlik verilerinden, eylemin çevreyle etkileşimini fark etme amacıyla elde edilir. Bu amaçla, karşıdan görünüş, yukarıdan görünüş ve yandan görünüş siluetlerini elde etmek için 3D derinlik verileri kartezyen düzlemleri üzerine yansıtılır ve daha sonra bu düzlemlerde her videonun her çerçevesi içinde optik akış vektör alanları hesaplanır. Bu akış vektörleri bulunduktan sonra, her düzlemin her çerçevesi için ayrı ayrı pozitif ve negatif hareket vektör değerlerine göre ortalamalar hazırlanır. Çeşitli insan davranışlarını tanımak amacıyla, videoda her çerçeve bazı anlamlı bloklara ayrılır. Bu anlamlı hareket bloklarına göre, son hareket özelliği vektörü elde edilir. Sonra, bu hareket özelliği vektörü SVM sınıflandırma sistemine verilir ve sonuçlar incelenir. Tüm deneyler derinlik harita verileri“MSR Action3D Veri Seti”üzerinde yürütülür. Bu veri kümesi on farklı insan için Microsoft Kinect derinlik sensörleri ile kaydedilen yirmi tane insan hareketinin derinlik harita dizilerini içerir. Deneysel sonuçlar oldukça başarılıdır ve önerilen yöntem bazı testlerde aynı veri seti için literatürde mevcut diğer yöntemleri geride bırakmıştır.
Özet (Çeviri)
In the human action recognition area, so far 2D action recognition has been studied extensively. Recently some studies, understanding human actions in 3D is emerging due to development of devices collecting 3D data. In this thesis, a new human behavior recognition method, that we call silhouette flows, is proposed for 3D data sequences of depth map. The method proposed in this thesis constitutes two steps, which are the feature extraction and classification. In feature extraction part, motion features are extracted from the 3D binary depth data in order to discern possibilities for action within the environment. For this purpose, the 3D depth data is projected on to cartesian planes in order to obtain silhouettes in frontal, top and side views and then optical flow vector fields on these planes over each frame of the video are computed. After finding these flow vectors, averages are prepared according to the motion vector values separately for negative and positive values for each frame of each plane. In order to recognize various human behaviors, each frame in video is divided into some meaningful blocks. According to the significant motion blocks, the final motion feature vector is obtained. Then, this motion feature vector is given to the SVM classification system and the results are investigated. All experiments are conducted on depth map data“MSR Action3D Dataset”. This dataset includes twenty human actions depth map sequences recorded with Microsoft Kinect depth sensors for ten different people. The experimental results are quite successful and the proposed method outperformed in some test the other methods existing in literature for the same data.
Benzer Tezler
- Investigation on the effects of mechanical forces on endothelial and monocytic cell behaviour by using microfluidic systems
Mikroakışkan sistemler kullanılarak mekanik kuvvetlerin endotel ve monosit hücre davranışı üzerine etkilerinin incelenmesi
SEMRA ZUHAL BİROL
Doktora
İngilizce
2018
Bilim ve Teknolojiİstanbul Teknik ÜniversitesiNanobilim ve Nanomühendislik Ana Bilim Dalı
PROF. DR. LEVENT TRABZON
- Horseshoe adası Antarktika'da İHA-GPR gözlemlerine dayalı buzul izleme ve 3D modelleme
Glacier monitoring and 3D modeling based on UAV-GPR observations on horseshoe island, antarctica
MEHMET ARKALI
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Jeodezi ve Fotogrametriİstanbul Teknik ÜniversitesiGeomatik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MAHMUT OĞUZ SELBESOĞLU
- Verex: yapay zeka yaklaşımına dayalı bir tıbbi teşhis programı
Verex: a medical diagnosis program based on artificial itelligence approach (VERtigo EXpert)
MURAT HANEF
Yüksek Lisans
Türkçe
1991
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiDOÇ.DR. MEHMET KORÜREK
- Design, implementation and comparison ofsensor fusion methods for object detection and trackingbased on multiple 3D lidar sensors
Çoklu 3D lidar sensörleri üzerindenesne algılama ve takibi için sensör füzyon yöntemlerinintasarımı, uygulaması ve karşılaştırılması
ELİF AKSU TAŞDELEN
Yüksek Lisans
İngilizce
2020
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiKontrol ve Otomasyon Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. VOLKAN SEZER
- A methodology for assessment of spatial performance in hospital buildings through immersive virtual reality and behavioural sequence analysis
Kapsayıcı sanal gerçeklik ve davranışsal dizi analizi yoluyla hastane binalarında mekansal performansın değerlendirilmesine yönelik bir metodoloji
ELİF BAHAR OKUYUCU
Yüksek Lisans
İngilizce
2024
Mimarlıkİstanbul Teknik ÜniversitesiBilişim Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. SEVİL YAZICI