Geri Dön

Gözetim videolarının periyodik tekrar bilgileri kullanılarak özetlenmesi

Summarization of surveillance videos by using periodic recurrence information

  1. Tez No: 488177
  2. Yazar: OKAN ÇANDIR
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. MİNE ELİF KARSLIGİL YAVUZ
  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: Türkçe
  9. Üniversite: Yıldız Teknik Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.

Özet

Gözetim ve izleme amaçlı çok fazla miktarda kayıt yapılmakta, saklanılmakta ve gerektiğinde incelenmektedir. Bu kadar büyük miktardaki verinin hepsinin insan gözü ile incelenip analiz edilmeye çalışılması ve sadece önemli bilgilerin çıkarılması büyük bir efor gerektirmektedir. Bu zorluğu kolaylaştırabilmek ve büyük miktardaki veri saklama maliyetini azaltabilmek amacıyla son yıllarda farklı yöntemlerle video özetleme çalışmaları yapılmaktadır. Gözetim ve izleme videolarından özet çıkaran uygulamanlarda amaç genellikle ortamdaki insanların hareketlerini değerlendirmektir. İnsanların yaptıkları hareketler genellikle yürümek, koşmak, yemek yemek gibi periyodik hareketlerdir. Bu çalışmada, RGB-d kameradan alınan video görüntülerindeki periyodik hareketlerin sadece bir periyodunu elde ederek bunlardan bir özet oluşturan yeni bir insan hareketi özetleme sistemi önerilmiştir. Videolarda geçen hareketlerden periyodik olanların bulunması ile hem büyük bilgiden sadece anlamlı bilgi elde edilmiş hem de özetleme sırasında oluşabilecek veri kaybını azaltan bir sistem elde edilmiştir. Yapılan çalışmada önce video çerçevelerindeki kişinin yeri bulunarak iskelet bilgileri elde edilmiştir. İskeletteki eklemlerin yatay eksen ile yaptığı açı değerleri sepetlere ayrılarak bulunan değerlerden bir çerçevenin özelliklerini oluşturulmuştur. Bu özellikler kullanılarak videoyu temsil eden vektörler oluşturulmuştur. Oluşturulan bu vektörler de esnek bir arama algoritması olan LCS'de (Longest Common Subsequence – En Uzun Ortak Alt Küme) periyodik hareket arama işleminde kullanılmış ve periyodik hareketler tespit edilmiştir. Tespit edilen periyodik hareketlerden birer periyot alınarak tekrardan uzak özet video oluşturulmuştur. Özet videolarda fazladan bulunan hareket periyotları dikkate alındığında üretilen özet videodaki bilgi tekrar oranı ise yaklaşık olarak %5 olarak gerçekleşmiştir. Sistemin periyodik hareketleri bulma başarısı ise %90 olarak gerçekleşmiştir.

Özet (Çeviri)

Video surveillance and tracking systems have become an integral part of our daily life. As a consequence an enormous amount of data is being produced and recorded on a daily basis, which makes storage, analysis and information extraction extremely difficult. Some of the recent studies have especially focused on cost-effective yet efficient video summarization methods. Video summarization methods for surveillance systems primarily aim at detecting and evaluating human actions within the videos. Most of the time human actions do consist of periodic actions. In this study we propose a novel approach to video summarization, which is based on the detection of the periodicity of different actions and summarizing the video using this information. Our proposed method is based on the popular string match algorithm, longest common subsequence, to determine the shortest period of recurring human actions. The concatenation of the shortest periods then produces the summary video. In the study, the differential features of the video frames were extracted by using human position data. This features were utilized to create vectors which represent the video. Periodical human actions were detected by using this vectors in Longest Common Subsequence algorithm for the process of searching. The summary video was created using one period of each different periodical motion found. By taking extra periods into account the information recurrence rate of the generated summary video is approximately 5%. The success of the system in finding the actual periodic motions was around 90%.

Benzer Tezler

  1. Çekirdeksiz kuru üzümde uygulanan politikanın Ege Bölgesinde üretim ve üretici açısından sonuçlarının değerlendirilmesi

    Başlık çevirisi yok

    GÜVEN ÖZERİN

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    1986

    ZiraatEge Üniversitesi

    Tarım Ekonomisi Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. METİN TALİM

  2. Türk Anayasalarında ormancılık politikası

    Başlık çevirisi yok

    ALİ DERE

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1988

    Ormancılık ve Orman Mühendisliğiİstanbul Üniversitesi

    Kamu Yönetimi Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. MUSTAFA TAYFUN AKGÜNER

  3. Bankacılıkta aktif ve pasif yönetimi

    Başlık çevirisi yok

    EMİNE SARI

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1988

    Bankacılıkİstanbul Üniversitesi

    İktisat Ana Bilim Dalı

    DR. ÖZTİN AKGÜÇ

  4. Dünyada hisse senetleri borsalarının çalışma yöntemleri ve Türkiye'de uygulanabilirliği

    Başlık çevirisi yok

    F.ESEN ÜLGENERK(MUTLUAY)

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    1989

    Ekonomiİstanbul Üniversitesi

    PROF. DR. CUMHUR FERMAN

  5. Dış ticarette dış muayene olayı ile gözetme şirketlerinin milletlerarası ticaret kurallarına göre bağlayıcılığı

    Başlık çevirisi yok

    LÜTFÜ SAKA

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1990

    Ekonomiİstanbul Üniversitesi

    Siyaset Bilimi ve Kamu Yönetimi Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ÖMÜR BABAOĞLU