Geri Dön

A robust method to identify overlapping crowd motion patterns

Kesişen kalabalık hareket örüntülerinin tespit edilmesi için gürbüz bir yöntem

PDF İndir

  1. Tez No: 456915
  2. Yazar: BURÇAK ASAL
  3. Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. İBRAHİM AYKUT ERDEM
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2017
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Hacettepe Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. 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

  1. Tez No

    529682

    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

    İngilizce

    2017

    Biyoistatistikİstanbul Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. YUSUF YASLAN

  2. Tez No

    503382

    Face recognition with local Walsh transform

    Yerel Walsh dönüşümü ile yüz tanıma

    MERYEM UZUN PER

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2018

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MUHİTTİN GÖKMEN

  3. Tez No

    315269

    Near-infrared image based face recognition

    Yakın kızılötesi görüntü tabanlı yüz tanıma

    NİL SERİ

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2012

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MUHİTTİN GÖKMEN

  4. Tez No

    887050

    Urban dynamics of İstanbul: Exploring urban complexity via the spatial distribution of activities

    İstanbul'un kentsel dinamikleri: Faaliyetlerin mekansal dağılımı aracılığıyla kentsel karmaşıklığın keşfi

    REYHANEH YOUNESI SANDI

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    Şehircilik ve Bölge Planlamaİstanbul Teknik Üniversitesi

    Şehir ve Bölge Planlama Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. EDA YÜCESOY

  5. Tez No

    410537

    Discriminant analysis using kernel and fuzzy approaches

    Diskriminant analizinde kernel ve bulanık yaklaşımlarının kullanılması

    SELEN YILDIRIM

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2014

    BiyoistatistikDokuz Eylül Üniversitesi

    İstatistik Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ÇAĞIN KANDEMİR ÇAVAŞ

Geri Dön