A robust method to identify overlapping crowd motion patterns
Kesişen kalabalık hareket örüntülerinin tespit edilmesi için gürbüz bir yöntem
- Tez No: 456915
- Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. İBRAHİM AYKUT ERDEM
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2017
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Hacettepe Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 76
Özet
Günümüzde kullanılan yeni kamera teknolojileri ve İnternet sayesinde milyonlarca videoya istenildiği zaman, istenilen yerden ulaşmak mümkün hale gelmiştir. Bu videoların önemli bir bölümünü, dinamik sahnelerde çeşitli eylemlerde bulunan insanlar ve araçlar gibi aktörler içeren gözetleme amaçlı videolar oluşturmaktadır. Bu çalışmanın amacı, videolardaki kalabalık insan hareketlerinin analizidir. Daha detaylı bir şekilde belirtmek gerekirse; çalışmamızda bir video sekansı boyunca hareket halinde olan insanlar takip edilmekte; ve daha sonra takip edilen bu insan kalabalıkları yol benzerlikleri üzerinden Baskın Kümeler yöntemi kullanılarak öbeklenmektedir. Yol benzerlikleri elde edilirken, bu benzerlikler, seyrek bir altuzayın çıkarılması, hareketler arasındaki geçişli kapalılığın elde edilmesi, ve belirli parametrelere bağlı olarak popüler yolların bulunması gibi ara işlemlerden geçirilmektedir. Böylece her öbek için sade ve kesin bir yapısal bilginin elde edilmesi garantilenmektedir. Ayrıca, ilgili çalışma kapsamında, çeşitli sahnelerdeki kalabalıkların birbirleri ile ne kadar uyumlu bir şekilde hareket ettikleri bilgisi sayısal bir değer olarak hesaplanmıştır. Son olarak, önerilen yöntem, başka bir yöntem ile karşılaştırılmış ve edilen sonuçlar nicel ve nitel olarak gösterilmiştir.
Özet (Çeviri)
Due to recent advances in new camera technologies and the Internet, millions of videos can be easily accessed from any place at any time. A significant amount of these videos are for surveillance, and include actors such as humans and vehicles performing different actions in dynamic scenes. The goal of this study is to analyze human crowd motions in videos. More specifically, moving humans are tracked throughout a video sequence, and the collective crowd motions are then clustered using path similarities via the Dominant Sets method. While obtaining path similarities, they have also been subjected to many middle steps such as extracting a sparse subset, obtaining transitive closure between motions and selecting popular paths with respect to specific parameters. Hence, we ensure that we obtain a pure and accurate structure information for each cluster. Moreover, we calculate a scalar value, which represents a coherency information for crowds in different scenes. We also compare our method with another state of the art method and show our quantitative and qualitative results obtained from comparison.
Benzer Tezler
- Elektrikli araç motorlarında mekanik arızaların derin öğrenme ile tespiti için yeni bir yöntemin geliştirilmesi
Development of a new method for the detection of mechanical faults in electric vehicle motors with deep learning
EYUP SÖNMEZ
Doktora
Türkçe
2024
Mekatronik MühendisliğiSakarya Uygulamalı Bilimler ÜniversitesiMekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. SEZGİN KAÇAR
- Investigating the effect of different feature selection strategies for classification of gene expression signatures of tumor cells
Tümör hücrelerin gen ifade imzalarinin siniflandirilmasina ilişkin farkli özellik seçim stratejilerinin etkisinin incelenmesi
ABUBAKHARI SSERWADDA
Yüksek Lisans
İngilizce
2017
Biyoistatistikİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. YUSUF YASLAN
- Face recognition with local Walsh transform
Yerel Walsh dönüşümü ile yüz tanıma
MERYEM UZUN PER
Doktora
İngilizce
2018
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MUHİTTİN GÖKMEN
- Transcriptomic and physiological meta-analysis of multiple stress-resistant Saccharomyces cerevisiae strains
Çoklu streslere dayanıklı Saccharomyces cerevisiae suşlarının transkriptomik ve fizyolojik meta-analizi
ABDULKADİR ÖZEL
Yüksek Lisans
İngilizce
2025
Biyoteknolojiİstanbul Teknik ÜniversitesiMoleküler Biyoloji-Genetik ve Biyoteknoloji Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ZEYNEP PETEK ÇAKAR
DOÇ. DR. MEHMET BAYSAN
- Near-infrared image based face recognition
Yakın kızılötesi görüntü tabanlı yüz tanıma
NİL SERİ
Yüksek Lisans
İngilizce
2012
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MUHİTTİN GÖKMEN