Geri Dön

İnsan Hareketlerinin İnterpolasyon Yöntemleri ile Modellenmesi

The modelling of human body movements with intrepolation methods

  1. Tez No: 555787
  2. Yazar: EGEMEN HALICI
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. GAZİ ERKAN BOSTANCI
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  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: 2019
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Ankara Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 100

Özet

İnsan hareketleri ile eklemlerde meydana gelen konum değişikliklerinin interpolasyon yöntemleri ile modellenerek, sonrasında elde edilen modellerden geri elde edilmesi üzerine çalışılmıştır. Modellemeler esnasında Lagrange, Kübik Spline ve Spline interpolasyonlarından yararlanılmıştır. Modelleme esnasında tüm veri kümesinin kullanılması yerine yalnızca seçilen verimli veriler ile hesaplamalar yapılmıştır. Modellemeler yapıldıktan sonra interpolasyon hesaplamaları sırasında kullanılmayan verilerin geri elde edilmesine çalışılmıştır. İnsan hareketlerinin modellenmesi için gerekli veri kümeleri Microsoft Kinect sensörlerinden ve önceden kamera kaydı yapılması sonucu elde edilen görüntüler üzerinde OpenPose algoritmasının çalışmasıyla elde edilmiştir. İnsan hareketlerinin modellemesi üzerine yapılan çalışmalar bulunmakta olup, bu çalışmalardan farklı bir yöntem kullanılarak yenilikçi bir yaklaşım denenmiştir. Bu yöntemde düşük maliyet ve sistem gücü ile insan hareketlerinin öğrenilmesine çalışılmıştır. İnsan hareketlerinin modellenmesi sonucunda eklem konumlarının geri elde edilebilmesi için, her bir eklem konum değeri için bir bilinmeyenli polinom oluşturulmuştur. Modelleme sırasında, kullanılmayacak verilerinin belirlenmesi için aralık değerine ihtiyaç duyulmuştur. Aralık değeri arttıkça kullanılan veri sayısı azaldığı için aralık değerinin mümkün olan en yüksek değerde olması gerekmektedir. Ayrıca kullanılmayan veri kümelerinin geri elde edilebilmesi için hesaplanan polinomların derecesinin yüksek olması hesaplama süresini artırmaktadır. Hesaplama süresini en aza indirgemek için de grup değerine ihtiyaç duyulmuştur. Aralık ve grup değerlerinin belirlenebilmesi için, farklı aralık ve grup değerleri seçilerek meydana gelen hatalar hata kareler ortalaması ve hata mutlak ortalaması ile hesaplandıktan sonra en ideal değerlerin bulunmasına çalışılmıştır. İnterpolasyon yöntemleri ile iki farklı kişinin yaptığı dans hareketleri modellenmiş ve meydana gelen modeller birbirleri ile karşılaştırılarak ortaya çıkan farklar hesaplanmıştır. Bu farklar sonucu bir kişinin diğer kişiye dans koreografisinin öğretilme düzeyi tahmin edilmiştir.

Özet (Çeviri)

In this thesis, interpolation methods are used for modelling of human movements unlike casual learning algorithms. There is a significant difference between Lagrange,Spline and Cubic Spline interpolations and it had found by Mc-Nemar statistical test.Results show that the Cubic Spline interpolation method is more efficient then the others.This modelling algorithm is memory-efficient. Instead of using whole dataset, used selected data which is the parts of dataset. OpenPose Algorithm and Microsoft Kinect device are used to create dataset for movements. For OpenPose algorithm, firstly recorded human movements and run that algorithm on the video. There are different methods for modelling human body movements but in this work tried novel method for this problem. This solution need low resource and run time to learn and model human body movements. To model human body movements and retrieve the joints' value, the algorithms developed here to create unique polynomial equations for each joint position values. In order to select data for modelling the movements, a step variable is needed. The step variable is important for dataset size so that the step variable should be as large as possible. Furthermore, the polynomial degree is important to retrieve unused data because of calculation time. To reduce polynomial degree, we used to group variable and calculating mean square error and mean abstract error to decide to value of step and group variables. Finally, the difference from compared datasets that modelling two different people is dance movements was calculated. That difference represent to learning rate of second dancer's learning success.

Benzer Tezler

  1. Development of experimental captive and free-running manoeuvring systems and their cross-validation

    Çekme ve takip modlu manevra deney sistemlerinin geliştirilmesi ve bunların kıyaslamalı doğrulaması

    MÜNİR CANSIN ÖZDEN

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2021

    Gemi Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Gemi İnşaatı ve Gemi Makineleri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ÖMER GÖREN

    PROF. DR. KADİR SARIÖZ

  2. Üst uzuv rahatsızlıkları için rehabilitasyon robotu tasarımı ve geliştirilmesi

    Design and development of exoskeleton robot for upper limb rehabilitation

    FERHAD KALELİ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2018

    Fiziksel Tıp ve Rehabilitasyonİstanbul Teknik Üniversitesi

    Mekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. OVSANNA SETA ESTRADA

  3. Novel mechanism and controller design for hybrid force-position control of humanoid robots

    İnsansı robotlarda birleşik kuvvet-konum kontrolü için yenilikçi mekanizma ve kontrol tasarımı

    CİHAT BORA YİĞİT

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2018

    Makine Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Makine Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. PINAR BOYRAZ

  4. Alignment of eye tracker and camera data by using different methods in human computer interaction experiments

    İnsan bilgisayar etkileşim deneylerinde göz izleme cihazı ve kamera verisinin farklı yöntemler ile hizalanması

    LEYLA GARAYLI

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2017

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ZEHRA ÇATALTEPE

  5. Gesture recognition and customization on textile-based pressure sensor array

    Tekstil tabanlı basınç sensörü dizisinde hareket algılama ve kişiselleştirme

    İLKNUR ÇELİK

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. GÖKHAN İNCE