Gait-based human gender classification using 5/3 lifting based wavelet filters and principal component analysis
5/3 dalgacık kaldırma filtresi ve temel bileşen analizi yöntemleri ile yürüyüşe dayalı insan cinsiyet sınıflandırması
- Tez No: 507214
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ VOLKAN MÜJDAT TİRYAKİ, PROF. DR. ADNAN MOHSIN ABDULAZEZ
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2018
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Siirt Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 54
Özet
Günümüzde video verilerinin artışı ile birlikte yürüyüş tanıma sistemleri ile ilgili araştırmalar yaygınlaşmaya başlamıştır. Yürüyüş verilerinden makine öğrenmesi yöntemleri kullanılarak insan cinsiyet tahmini yapılabilmektedir. Bu çalışmada CASIA-B Yürüyüş Veritabanı ve OU-ISIR Yürüyüş Veritabanı Geniş Popülasyon Veri Setinin bir kısmı kullanılarak bir cinsiyet tahmin sistemi tasarlanmıştır. Yürüme videolarından elde edilmiş silüetlerden gerekli olan öznitelikler dalgacık 5/3 kaldırma yöntemi ile çıkarılmış, C4.5 karar ağacı algoritması ile sınıflandırılmış, ve cinsiyet tahmininde kullanılarak sistem performansı ölçülmüştür. Elde edilen sonuçlara göre, yürüyüş video kayıtlarında bulunan bilginin önerilen yöntem ile insan cinsiyetini tahmin etmede %97 oranında başarılı olduğu görülmüştür. Bu çalışma yürüyüş paternleri içindeki bilginin doğru öznitelik çıkarımı ve sınıflandırma ile insan cinsiyetinin tahmininde başarı ile kullanılabileceğini göstermiştir.
Özet (Çeviri)
Researches about gait recognition systems have begun to spread with the increase of the amount of video data. Human gender can be estimated by using machine learning methods from gait data. In the present study, a human gender classification system is designed by using CASIA - B gait database and OU-ISIR Gait Database Large Dataset. The silhouettes were extracted from the gait videos, the features were extracted using 5/3 lifting scheme, the feature vectors were then classified using C4.5 decision tree classifier, the genders were obtained, and the system performance was evaluated. Results showed that by using the proposed method, human gender were classified with an accuracy of 97.98% on CASIA - B gait databases and 97.5% recognition rate on OU-ISIR Walk Database large Dataset. This study demonstrates that using gait data followed by proposed feature extraction methods, human gender can be successfully estimated.
Benzer Tezler
- Gait-based gender classification using neutral and non-neutral gait sequences
Nötr veya nötr olmayan ardaşık yürüyüş tarzlarından davranış bağımlı cinsiyet klasifikasyonu
ZHYAR QAHHAR MAWLOOD
Yüksek Lisans
İngilizce
2016
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiHasan Kalyoncu ÜniversitesiElektrik-Elektronik ve Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Prof. Dr. CELAL KORAŞLI
DR. AZHIN TAHİR SABIR
- Gender recognition and age estimation based on human gait
Yürüyüş biçiminden cinsiyet ve yaş tespiti
MURAT BERKSAN
Yüksek Lisans
İngilizce
2019
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolBaşkent ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ EMRE SÜMER
- Age and gender detection by face segmentation and modefied cnn algorithm
Yüz bölümlemesi ve modifiye edilmiş cnn algoritması ile yaş ve cinsiyet tespiti
AHMED RAED SABAH ALRASHED
Yüksek Lisans
İngilizce
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolAltınbaş ÜniversitesiBilişim Teknolojileri Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. TİMUR İNAN
- 3 boyutlu yürüyüş analizine dayalı insan tanıma sistemi
3d gait analysis based human recognition system
RAMİZ GÖRKEM BİRDAL
Doktora
Türkçe
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Üniversitesi-CerrahpaşaBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. AHMET SERTBAŞ
- IMU tabanlı ters kinematik model ile yürüme emülatörü
IMU based gait emulator using inverse kinematics model
YAĞIZ TEZEL
Yüksek Lisans
Türkçe
2015
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiKontrol ve Otomasyon Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. SIDDIK MURAT YEŞİLOĞLU