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: Belirtilmemiş.
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
- Araç içi ses sistemlerinde akustik performansın benzetim ve deneysel veriler kullanılarak metasezgisel algoritmalarla optimizasyonu
Optimization of acoustic performance in in-vehicle audio systems with metaheuristic algorithms using simulation and experimental data
VOLKAN BAŞAY
Doktora
Türkçe
2025
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiBursa Uludağ ÜniversitesiElektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. GÜNEŞ YILMAZ
- A modified particle filter algorithm and its implementation on a wireless ZigBee network based navigation system
Değiştirilmiş bir parçacık süzgeci algoritması ve kablosuz ZigBee ağı tabanlı navigasyon sistemine uygulanması
MAHMUT AYKAÇ
Doktora
İngilizce
2018
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiGaziantep ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ERGUN ERÇELEBİ
- A study on object tracking with angular weighted particle filter
Başlık çevirisi yok
MUSTAFA EREN YILDIRIM
Doktora
İngilizce
2014
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiKyungsung UnıversıtyElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. BYUNG-WOO YOON
- A comparative study of tracking algorithms in underwater environment using sonar simulation
Su altı ortamında sonar benzetimi kullanarak hedef izleme algoritmalarının karşılaştırılması
EMRE EGE
Yüksek Lisans
İngilizce
2007
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiOrta Doğu Teknik ÜniversitesiElektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. AFŞAR SARANLI
- Development of a spatial model on nuclear power plant accidents based on vulnerability and evacuation plans
Kırılganlık ve tahliye planlarına dayalı nükleer santral kazaları için mekansal bir modelin geliştirilmesi
MARYNA BATUR
Doktora
İngilizce
2025
Jeodezi ve Fotogrametriİstanbul Teknik ÜniversitesiGeomatik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. REHA METİN ALKAN