A study on particle filter based audio-visual face tracking on the AV16.3 dataset
Parçacık filtresi tabanlı görsel-işitsel yüz takibi sisteminin AV16.3 veri seti kullanılarak incelenmesi
- Tez No: 442266
- Danışmanlar: DOÇ. DR. AFŞAR SARANLI
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2016
- 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: 133
Özet
Bir araştırma alanı olarak kişi takibi, son zamanlarda kayda değer miktarda dikkat çekmektedir. Çünkü; tek ya da fazla sayıda kişinin hedef olarak seçildiği, değişik senaryolar içerisinde farklı özelliklere sahip sensörlerin de kullanıldığı bir çok uygulama alanında, kişi takibine ihtiyaç duyulmaktadır. Bu tarz takip senaryolarında, ses ve görüntü verilerinin birlikte kullanılması oldukça tercih edilen bir yöntemdir, zira bu veriler takip alanında hâlihazırda bulunmakta ve birbirleri ile tamamlayıcı bilgiler içermektedirler. Çalışmamızda, ses ve görüntü verilerini ayrı ayrı kullanarak kapalı ve kalabalık mekanlarda konum tahmininde bulunan Bayes teoremine dayalı parçacık filtresine odaklandık. Gözetleme, video-konferans ve güvenlik, bu tarz takip sistemlerinin en temel uygulama alanlarıdır. Çalışmamızda; parçacık filtresine dayalı takip sistemi, değişik düzenleme biçimleri ile sadece görüntü verisi yerine ses verisinin de sisteme eklendiği durumlardaki kazancı inceleyebilmek amacı ile gerçeklenmiştir. Bu gerçeklemeler sırasında, kapsamlı deneyler AV16.3 veri seti kullanılarak yapılmıştır. Bu veri setinin kullanımı ise yapılan işin sonuçlarını literatürdeki diğer işlerle karşılaştırma imkanı yaratmaktadır. Ayrıca, bu veri seti değişik gerçekçi senaryoları da (hedefin veya hedeflerin görsel olarak başka cisim veya cisimler tarafından engellenmesi ve hedef kişilerin ani hareketi gibi durumları) kapsayarak sonuçların daha faydalı olmasını sağlamıştır. Çalışmamızın sonuçları göstermektedir ki çoklu kameranın kullanıldığı durumlarda, eğer ciddi bir görsel engelleme yoksa, ses verisinin eklenmesinin ciddi bir katkısı olmamaktadır.
Özet (Çeviri)
People tracking has received considerable attention as a research field recently. Since, there are a wide range of application areas that requires to track single or multi target people in different environments with various scenarios using a variety of sensors. In this kind of tracking scenarios, usage of audio and visual information together is commonly preferred method, because these cues are mostly exist in the tracking environment and they contain complementary information about the targets. Our work focuses on particle filter based Bayesian tracking method that fuses location estimates obtained from audio and video data separately for indoor and crowded environments. Surveillance, video-conferencing and security are main examples of application areas for this kind of tracking scenario. In our work, particle filter based trackers are implemented with number of different configurations in order to investigate possible gains from including audio data to the tracking problem instead using only visual data. In these implementations, comprehensive experiments are conducted using the AV16.3 dataset. Usage of this dataset makes possible to compare our results with other works from the literature. Also, this dataset covers a variety of tracking situations (e.g. occlusions and rapid movements of persons) which can be encountered in realistic scenarios, making the results more useful. Our results indicates that no significant gains are possible when multiple cameras are used except when there are serious optical occlusions.
Benzer Tezler
- Dağıtık mobil robotlar için yeni bir otonom yol planlama ve engel tespit sisteminin tasarımı
Design of a new path planning and obstacle detection system for distributed mobile robots
GÖKHAN ATALI
Doktora
Türkçe
2018
Mekatronik MühendisliğiSakarya ÜniversitesiMekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. SİNAN SERDAR ÖZKAN
- A study on object tracking with angular weighted particle filter
Başlık çevirisi yok
MUSTAFA EREN YILDIRIM
Doktora
İngilizce
2014
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiKyungsung UniversityElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. BYUNG-WOO YOON
- Performance evaluation of thoroughly adaptive particle filter (TAPF) for 3D radar tracking applications
3D radar takip uygulamalarında tümüyle uyarlı parçacık filtresi'nin (TAPF) performans analizi
KADİR GÖKBERK YAPICI
Yüksek Lisans
İngilizce
2019
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiBaşkent ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ SELDA GÜNEY
- Arazi verisine dayalı konumlandırma ve seyrüsefer sistemi tasarlanması
Development of a terrain referenced localization and navigation system
HİKMET YİĞİT
Yüksek Lisans
Türkçe
2012
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolHava Harp Okulu KomutanlığıBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. GÜRAY YILMAZ
- Localization of radio sources using autonomous unmanned aerial vehicles for search and rescue applications
Arama ve kurtarma uygulamaları için otonom insansız hava araçları ile radyo kaynaklarının konumunun tespiti
ÖMER HEREKOĞLU
Yüksek Lisans
İngilizce
2019
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiUçak ve Uzay Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ RAMAZAN YENİÇERİ