Çoklu kinect kullanımıyla elde edilen iskelet hareket verilerinin birleştirilmesi ve karşılaştırılması
Fusion and comparison of skeleton motion data acquired by using multiple kinects
- Tez No: 444281
- Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. METİN ERTÜRKLER
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2016
- Dil: Türkçe
- Üniversite: İnönü Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 83
Özet
Bu yüksek lisans tezinde Microsoft'un ürettiği Kinect derinlik algılayıcı kameraların hareket yakalamada nasıl kullanılacağı uygulamalı olarak gösterilmektedir. Tez kapsamında Kinect kullanılarak tüm vücut hareketlerinin yakalanması ve işlenmesi üzerine odaklanılmıştır. Literatüre iki önemli katkı sağlayan bu tezde sınıflandırma problemi olarak ele alınan hareket tanılama probleminin çözümüne farklı bir bakış açısı ile yaklaşılmıştır. Bu yaklaşımda hareket yakalama verileri ile hareket yörüngeleri oluşturulmuş ve bu yörüngeler Fréchet uzaklığı yöntemiyle birbirleriyle karşılaştırılarak hareket benzerliği ölçülmüştür. Elde edilen deneysel sonuçlar, referans harekete benzeyen hareketin diğer hareketlerden daha düşük Fréchet uzaklık değerlerine sahip olduğunu ve dolayısıyla daha benzer nitelikte olduğunu göstermiştir. Bu sayede uzuv hareketlerinin yörüngelerinin benzerliği bir sınıflandırıcı kullanılmaksızın doğrudan birbirleriyle kıyaslanabilmektedir. Literatüre sağlanan bir diğer katkı ise nesnelerin birbirini örtmesi (occlusion) ve öz kaynaklı örtme (self occlusion) problemlerinin çözümü için çoklu kameralardan elde edilen iskelet eklem verilerinin birleştirilmesinde parçacık filtresinin kullanımının önerilmesidir. Özelikle, otonom robot hareketinde karşılaşılan SLAM probleminin çözümünde kullanılan parçacık filtresi algoritmasının çoklu Kinect iskelet eklemi verisinin birleştirilmesinde nasıl kullanılabileceği üzerinde çalışılmıştır. Yapılan uygulamada birbirine dik bir şekilde konumlandırılmış 2 adet Kinect kameradan elde edilen iskelet verileri birleştirilmekte ve elde edilen deneysel sonuçlar önerilen yaklaşımın örtme problemlerine çözüm sağladığını göstermektedir.
Özet (Çeviri)
In this master thesis, how Kinect depth sensor cameras are used at motion capture is demonstrated in practice. It is focused on full body motion capture and processing by using Kinect in the scope of thesis. A solution for motion recognition problem, which is addressed as a classification problem in the literature, is approached with a different perspective in this thesis providing two important contributions to literature. In this approach motion trajectories are formed by motion capture data and similarity of these trajectories are measured by comparing them with Fréchet distance method. Experimental results show that the motion that is similar to reference motion has less Fréchet distance values than other motions and so that is such as to more similar. Thus, similarity of trajectories of limb movements can directly be checked against each other without using a classifier. Another contribution to literature is the suggestion of using particle filters in fusion of skeleton joint data obtained by multiple Kinect cameras for the solution of occlusion and self-occlusion problems. Particularly, it is studied on how particle filter algorithm, which is used for solution of SLAM problem encountered in autonomous robot movement, can be used at multiple Kinect skeleton data fusion. In the application performed, skeleton data acquired from two orthogonally positioned Kinects are fused and experimental results obtained indicate that proposed approach provides a solution for occlusion problems.
Benzer Tezler
- A framework for developing online multiple kinect interactions
Internet üzerinden çoklu kinect etkileşimi için yazılım altyapısı
MUHAMMED EMRE AKKOYUN
Yüksek Lisans
İngilizce
2014
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolBahçeşehir ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. ÖVGÜ ÖZTÜRK ERGÜN
- Multi-modal stereo-vision using infrared/visible camera pairs
Görünür ve kızılötesi kamera çiftleri kullanarak çoklu biçimli steryo görme
MUSTAFA YAMAN
Doktora
İngilizce
2014
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolOrta Doğu Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. SİNAN KALKAN
- EEG tabanlı çoklu sensör destekli bir insan makine arayüzünün geliştirilmesi
Development of an eeg and multi sensor based human machine interface
GÜRKAN KÜÇÜKYILDIZ
Doktora
Türkçe
2017
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKocaeli ÜniversitesiMekatronik Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HASAN OCAK
- Dezavantajlı bireylerin aktivitelerini kontrol eden görüntü algılama platformunun gerçekleştirilmesi
Implementing the image detection platform that controls the activities of disadvantaged individuals
SADRETTİN KABAK
Yüksek Lisans
Türkçe
2021
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolMarmara ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ SERKAN AYDIN
- Derin öğrenmeye dayalı yüz ve vücut biyometrilerinin tümleştirilmesi
Fusion of face and body biometrics based on deep learning
AHMET BİLGİÇ
Yüksek Lisans
Türkçe
2017
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiYıldız Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. TÜLAY YILDIRIM