Geri Dön

İnsan etkileşimlerinin dizilimlerin histogramları ile tanınması

Recognition of human interactions using histogram of sequences

PDF İndir

  1. Tez No: 528237
  2. Yazar: AYTAÇ ÇAVENT
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. NAZLI İKİZLER CİNBİŞ
  4. Tez Türü: Doktora
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Bilim ve Teknoloji, Computer Engineering and Computer Science and Control, Science and Technology
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2018
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Hacettepe 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: 118

Özet

Son yıllarda bilgisayarlı görü alanında insan etkileşimlerinin tanınması problemi üzerinde literatürde çok fazla sayıda yöntem önerilmiştir. İnsan etkileşimlerinin tanınması için hem uzamsal hem de zamansal öznitelikler beraber kullanılmıştır. Uzamsal alanda harekete ait bilgilerin modellenmesinde, görüntü işleme alanından elde edilen tecrübe ile önemli ilerlemeler sağlanmıştır. İnsan hareketlerin tanınması için ise zamansal bilginin modellenmesi de kritik öneme sahiptir. Son yıllarda önerilen başarılı yöntemler, hareketlerin hem zamansal hem de uzamsal yapısını birlikte modellemişlerdir. Bu tez kapsamında, karmaşık insan hareketlerinin tanınmasında, özniteliklerin zamansal dizilimlerinin histogramları isminde yeni bir model önerilmektedir. Önerdiğimiz yöntem: videolardan temel özniteliklerin çıkartılması, dizilim madenciliği ile sınıf içinde ortak olan dizilim örüntülerinin elde edilmesi, ayırt edici dizilim örüntülerinin seçilmesi, seçilen dizilimler ile videolar üzerinde histogramların elde edilmesi ve bilinen yöntemler ile sınıflandırma aşamalarından oluşmaktadır. Dizilimlerin elde edilmesi aşamasında zaman boyutunda hiyerarşik piramit yapısı kullanılarak insan etkileşimlerinin farklı zamansal ölçeklerdeki davranışları da modele dahil edilmektedir. Önerdiğimiz method farklı türdeki özniteliklerle de kullanılabilmektedir. Bu kapsamda, önerdiğimiz yöntemin başarımını derin öznitelikler ile test ettik. Önceden eğitilmiş derin ağları veri kümeleri üzerinde uyarladık ve elde edilen derin öznitelikleri önerdiğimiz yöntem ile denedik. Literatürde var olan UT Human Interactions ve TV Human Interactions veri kümelerinde yöntemimizin başarımını raporladık. UT Human Interactions veri kümesinde, ikinci grup üzerinde en iyi sonucu elde ettik, birinci grup üzerinde ise literatürdeki en iyi sonuçla aynı başarımı elde ettik. TV Human Interactios veri kümesinde ise literatürdeki en iyi sonucu elde etik.

Özet (Çeviri)

In recent years, many techniques have been proposed for recognition of the human interactions in the computer vision literature. To recognize human interactions, spatial and temporal descriptors have been used together. In modeling of the interactions in the spatial domain, remarkable progress has been made with the experience coming from image processing area. In recognition of the human interactions, modeling temporal information has critical importance, too. It is known that the successful methods that have been proposed in the recent years model both spatial and temporal structure of the motion. In this thesis, we propose a novel representation for human interaction recognition, namely histogram of temporal sequences. The proposed representation consists of the following steps: extracting basic feature descriptors, creating common sequential patterns for each class by using sequence mining, selecting discriminative sequential patterns, creating histograms of sequences from videos and classification. In the sequence mining step, by using hierarchical pyramid structures, the different temporal behaviors of the interactions at different temporal scales are included in the final model. The proposed method can also be used with different type of features. In accordance with this capability, we have tested the performance of the new representation with the deep features. Pre-trained deep features are fine-tuned on the dataset and extracted features are used with the proposed method. We have provided the performance results on two publicly available datasets: UT Interactions Dataset and TV Human Interactions Dataset. In the UT Interactions Dataset, we have the best result on set#2 and the same performance with the best method on the set#1. In the TV Human Interactions Dataset, we have obtained the best results in the literature.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    465323

    Sortaz A enzimine karşı inhibitör peptitlerin geliştirilmesi

    Developing of inhibitor peptides against sortase A enzyme

    MÜCAHİDE KÖKSAL

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2017

    Gıda MühendisliğiHacettepe Üniversitesi

    Gıda Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. FAHRİYE CEYDA DUDAK ŞEKER

  2. Tez No

    472520

    Nesnelerin ağı: Çizge tabanlı bağlantılı veri görselleştirme ve sosyal ağ analizi uygulamaları

    Network of things: Graph based linked data virtualization and social network analysis applications

    CEM TURAN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2017

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Üniversitesi

    Enformatik Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. SEVİNÇ GÜLSEÇEN

  3. Tez No

    431155

    Bir seri yeni floren/florenon temelli bileşiklerin sentezi, karakterizasyonu, farklı DNA, RNA ve sentetik oligonükleotidlerle etkileşimlerinin spektroskopik yöntemlerle incelenmesi

    The synthesis and characterization of novel compounds based on fluorene/fluorenone ring and determination of their interaction studies with different DNA, RNA and synthetic oligonucleotides by spectroscopic methods

    ERGİN YALÇIN

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2016

    Eczacılık ve FarmakolojiGazi Üniversitesi

    Kimya Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ZEYNEL SEFEROĞLU

  4. Tez No

    374369

    Experimental study of critical casimir forces on microparticles in critical binary liquid mixtures

    İki bileşenli sıvı karışımlarda mikropartküller üzerindeki kritik casimir kuvveti üzerine deneysel çalışma

    YAZGAN TUNA

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2014

    Fizik ve Fizik Mühendisliğiİhsan Doğramacı Bilkent Üniversitesi

    Malzeme Bilimi ve Nanoteknoloji Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. GIOVANNI VOLPE

  5. Tez No

    706975

    Çok yüzeyli süperiletken ve halbach dizilimli sürekli mıknatıslardan oluşan süperiletken manyetik kaldırma sisteminin donmuş görüntü modeli ile analizi

    Analysis of magnetic lift system consisting of multisurface superconductor and halbach arrangement continuous magnets with frozen image model

    AHMET FURKAN REİSOĞLU

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2022

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Elektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. AHMET CANSIZ

    PROF. DR. KEMAL ÖZTÜRK

Geri Dön