Multiple pedestrian tracking by kernelized correlation filters
Çekirdek korelasyon süzgeci tabanlı çoklu yaya takibi
- Tez No: 537596
- Danışmanlar: Prof. Dr. NAFİZ ARICA
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2019
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Bahçeşehir Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 74
Özet
Bu tezde Çekirdek Korelasyon Süzgeci (ÇKS) tabanlı nesne takip yöntemi kullanılarak video görüntülerinde çoklu yaya takibi çalışılmıştır. Nesne takibinde veri ilişkilendirme sonuçlarının iyileştirilmesi için Macar algoritması ile birlikte Kesişimin Birleşime Oranı (KBO) yöntemi kullanılmıştır. Önerilen yöntemin performansı, Çoklu Nesne Takibi (ÇNT) Veri kümesinedeki ölçütlere göre değerlendirildi. Her iki yöntemin birleştirilmesinin, artan hesaplama karmaşıklığına rağmen nesne izlerinin daha doğru bulunmasına katkı sağladığı gözlenmiştir. Diğer yöntemler arasında, bu araştırma aynı zamanda bazı senaryolarda veri birliği için IOU ile Yapısal Benzerlik Endeksi'ni (YBE) birleştirilerek de uygulamıştır. Özellikle gece senaryolarında, görüntülerdeki parlaklık değişikliklerini kullanan bu model, diğer video dizileri arasında daha iyi genel sonuçlar veren KBO tabanlı yöntemden daha iyi sonuçlar vermiştir. Bu çalışma, çoklu yaya içeren video verisi üzerinde çoklu nesne takibi için sağlam bir görüntü modelinin benimsenmesinin, aynı veri ilişkilendirme yöntemini kullanan hareket modeline göre daha iyi performans gösterebileceğini göstermektedir.
Özet (Çeviri)
In this thesis, we study multiple pedestrian tracking by detection using Kernelized Correlation Filter (KCF) based object tracking method. In order to improve the data-association results to object detections, Intersection Over Union (IOU) method is utilized along with Hungarian algorithm. The method performance is evaluated on the Multi-Object Tracking (MOT) benchmark, showing that combining both methods leads to better accuracy of object tracks on the sake of increased computation complexity. Among other methods, this thesis also applies Structural Similarity Index (SSIM) to be combined with IOU for data association in some scenarios. In night scenarios, this model which utilizes the luminance changes in images manages to give better results than the other adopted model (IOU) which gives better overall results among the other video sequences. This work shows that adopting a robust appearance model can perform better in multiple object tracking than a motion model that utilizes the same data association method in video data containing multiple pedestrians.
Benzer Tezler
- Evrişimli sinir ağı özelliklerine dayanan korelasyon filtreleme ve veri ilişkilendirme ile çoklu nesne takibi
Multiple object tracking with data association and correlation filter based on convolutional neural network features
ELNURA ARSLAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2021
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolBursa Uludağ ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ CEYDA NUR ÖZTÜRK
- Real time pedestrian tracking using adaptive kalman filter
Adaptif kalman filtresi kullanımı ile gerçek zamanlı yaya takibi
COŞKUN ORKUN VURAL
Yüksek Lisans
İngilizce
2022
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiKontrol ve Otomasyon Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MUSTAFA DOĞAN
- Positioning of radio sources via estimation of direction of arrival
Radyo kaynaklarının pozisyonun geliş açısı kestirimi yardımıyla belirlenmesi
SERKAN KOCA
Yüksek Lisans
İngilizce
2015
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiDokuz Eylül ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. SERKAN GÜNEL
- Infrastructure independent pedestrian localization using dead reckoning and particle filter
Parakete seyri hesabı ve parçacık filtresi ile altyapısız yaya konum belirleme
MEHMET ENES CAVLI
Yüksek Lisans
İngilizce
2018
Mekatronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiMekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HAKAN TEMELTAŞ
- Millimeter-wave circuits and pulse compression radar baseband/analog signal processingblocks in silicon processes
Başlık çevirisi yok
MEHMET PARLAK
Doktora
İngilizce
2012
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiUniversity of California San DiegoPROF. JAMES F. BUCKWALTER