Geri Dön

Use of probability hypothesis density filter for human activity recognition

insan hareket algılama için olasılıksal hipotez yoğ‡unluk filtresi kullanımı

PDF İndir

  1. Tez No: 442009
  2. Yazar: ELİF ERDEM GÜNAY
  3. Danışmanlar: PROF. DR. GÖZDE BOZDAĞI AKAR, PROF. DR. MÜBECCEL DEMİREKLER
  4. Tez Türü: Doktora
  5. Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2016
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 162

Özet

Bu tez, GMPHD tabanlı olasılıksal grup takibi ile insan hareketi algılama konusunu adreslemektedir. Önerilen çözüm, probleme sıralı ve durumsal bir şekilde yaklaşmaya dayanmaktadır. Öncelikle, Harris Corner Detector(HCD) tekniği kullanılarak video görüntülerindeki özellik setleri elde edilmektedir. Bunu takiben elde edilen özellik kümeleri üzerinde son yıllarda popüler olan Gaussian Mixture Probability Hypothesis Density (GMPHD) Filtresi uygulanmaktadr. GMPHD Fitresi çıktısından farklılık yaratan bilgiler çıkarılmakta ve bu bilgiler ile hem insan vücudunun farklı bölümleri ile ilişkili hem de tüm vücudu temsil eden algılama özellikleri çıkarılmaktadır. Bu özellikler her bir özellik için oluşturulan Hidden Markov Modellerini(HMM) beslemekte ve optimal HMM'lerin seçimi ile alglama sonucu oluşturulmaktadır. Önerilen çözümün başarım KTH Araştırma Projeleri Veri Tabanı ve tez kapsamında çekilmiş insanın sabit bir objenin arkasından geçtiği durumlardaki videolarda gösterilmiş ve sonuçlar doğru bir şekilde tanımlanmış videoların yüzdesi olarak sunulmaktadır. Aynı deneyler KTH veritabanında, önerilen algoritmanın takip adımında KLT kullanılarak da gerçekleştirilmiş ve tanıma yüzdeleri çıkarılmıştır. Ayrıca literatürde bulunan yüksek performanslı bir algoritma ile bu videolar üzerinden karşılaştırma yapılmıştır.

Özet (Çeviri)

This thesis addresses a Gaussian Mixture Probability Hypothesis Density (GMPHD) based probabilistic group tracking approach to human action recognition problem. First of all, feature set of the video images denoted as observations are obtained by applying Harris Corner Detector(HCD) technique following a GMPHD lter, which is a state-of-the-art target tracking method. Discriminative information is extracted from the output of the GM-PHD lter and using these, recognition features are constructed related to dierent body segments and the whole body. An unique Hidden Markov Model(HMM) belonging to each feature is fed by these information and recognition is performed by selecting optimal HMM's. The performance of the proposed approach is shown on the videos in KTH Research Project Database and custom videos including occlusion scenarios. The results are presented as the percentage of the correctly recognized videos. Same experiments on KTH database are performed for KLT tracker instead of GMPHD in the proposed approach. In addition, a comparison is made for an algorithm in the literature for the custom videos. The results shown that proposed approach has comparable performance on KTH database and is better in handling occlusion scenarios.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    368763

    Background tracking of a video taken from a front camera of non maneuvering vehicle

    İleri yönde hareket eden aracın ön kamera görüntüsünde arka plan takibi

    ÖNDER ÜNVER

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2014

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MÜBECCEL DEMİREKLER

  2. Tez No

    433942

    Effects of the receiver characteristics, variation of target intensity and nonlinearity on probability hypothesis density filter compared to data association techniques

    Alıcı özellikleri, hedef yoğunluğundaki değişim ve nonlineerliğin olasılık hipotez yoğunluğu üzerinde veri ilişkilendirme tekniklerine kıyasla etkileri

    KEMAL ÖKSÜZ

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2016

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolBoğaziçi Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ALİ TAYLAN CEMGİL

  3. Tez No

    374376

    Indoor multi-person tracking via ultra-wideband radars

    Ultra geniş bantlı radarlar ile bina içi çoklu insan takibi

    BERK GÜLMEZOĞLU

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2014

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİhsan Doğramacı Bilkent Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. SİNAN GEZİCİ

    YRD. DOÇ. DR. MEHMET BURAK GÜLDOĞAN

  4. Tez No

    323901

    Lif esaslı yalıtım malzemelerinde ısı geçişinin incelenmesi

    Investigation of heat transfer in fibrous insulation materials

    ALİ CAN GÜÇLÜ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2012

    Makine Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Makine Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. SEYHAN UYGUR ONBAŞIOĞLU

  5. Tez No

    912043

    Design of boron doped (nickel manganese cobalt containing) NMC 811 cathode active materials

    Bor katkılanmış (nikel mangan kobalt içeren) NMC811 katot aktif malzemelerinin tasarımı

    İBRAHİM CAN TOPAKTAŞ

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    Metalurji Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Metalurji ve Malzeme Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ÖZGÜL KELEŞ

Geri Dön