3D pose estimation from stereo images
Stereo görüntülerden 3B poz tahmini
- Tez No: 588226
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ TARKAN AYDIN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Derin öğrenme, Stereo sistemler, Stereoskopik görüntüleme, Yapay sinir ağları, Deep learning, Stereo systems, Stereoscopic imaging, Artificial neural networks
- Yıl: 2019
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Bahçeşehir Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Bu tez çalışmasında, stereo görüntüden 3 boyutlu (3B) insan pozu tahmin edilmeye çalışılmıştır. Yaklaşımımız, bir insanın iskelet yapısını oluşturmak için 2 boyutlu (2B) görüntüler üzerinde her bir vücut noktasını tahminlemek ve bulmak için ısı haritalarını ve konum haritalarını oluşturan evrişimli sinir ağı modelini kullanmaktadır. Bu modelin çalışmasından elde edilen bilgilerle insan iskeleti eklemlerinin 2B koordinatları tahmin edilmektedir. 3B eklem konumları hesaplanarak, referans alınan güncel çalışma ile karşılaştırılabilecek sonuçlar elde edilmesi hedeflenmiştir. 3B stereo RGB kamera ile çekilmiş olan 3B sınırlı resim seti yürüyüş, sandalye üzerinde oturma, yemek yeme, selamlaşma v.b. gibi farklı çevre pozisyonları ile oluşturulmuştur. Görüntüler, sol ve sağ resim olarak ikiye ayrıldıktan sonra referans alınan güncel çalışmada sunulan, eğitilmiş evrişimsel sinir ağ modeli, her iki resim için ayrı ayrı çalıştırarak 2B düzlemde 21 farklı insan iskelet noktası tahmin edilmiştir. Bulunan noktalardan yola çıkarak derinlik hesaplanmış ve 2B stereo resimden stereo eşleştirme yöntemi ile 3B insan iskeleti pozu elde edilmesi amaçlanmıştır. 3B stereo verinin toplanması maliyetli olması ve hazırda gereken tüm bilgileri ile paylaşılmış olan bir veri seti mevcut olmadığından dolayı az veri ile en iyi karşılaştırma sonuçlarına erişmek için farklı pozisyonlardan görüntüler barındıran bir veri seti oluşturulmuş ve testler bunun üzerinden yapılmıştır. Elde edilen sonuçlar referans alınan çalışma ile karşılaştırılmıştır.
Özet (Çeviri)
In this study, we aim to estimate 3-dimensional (3D) human poses using stereo images. Our approach uses a Convolutional Neural Network model that creates heat maps and location maps to estimate the location of each joint on 2-dimensional (2D) images to create a human skeletal structure. The 2D coordinates of the human skeleton joints are estimated by the information obtained from the operation of this model. By calculating the 3D joint positions, it is aimed to obtain results that are comparable with the current study's results. A limited set of 3D pictures, which are taken with a 3D stereo RGB camera in different environments and in different poses such as walking, sitting on a chair, eating, greeting, etc. 21 different human skeleton joint locations were obtained in 2D plane by processing separated left and right images, using the trained convolutional neural network model presented in this study. The depth is calculated by using the stereo matching method from the joint locations found and the 2D stereo images to obtain 3D human skeleton pose. Since the collection of 3D stereo data is costly and there are no publicly available data sets with all the information we need to calculate the depth, a data set containing images in different poses have been created and used for testing. The comparisons made between the referenced study's results and our results.
Benzer Tezler
- Mobil insansı robotlar için insan poz tahminine dayalı poz kontrolü
Pose control based on human pose estimation for mobile humanoid robots
SABRİ FEVZİ DİNÇ
Yüksek Lisans
Türkçe
2026
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiBursa Teknik ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ MUSTAFA ÖZDEN
- Kamera görüntülerinden otonom bir aracın konumunun ve yönünün belirlenmesi
Determining the position and orientation of an autonomous vehicle from the camera images
NURGÜNEŞ ÖNAL
Yüksek Lisans
Türkçe
2020
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiAtatürk ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. BÜLENT ÇAVUŞOĞLU
- Estimation of position and orientation with visual odometry for ground vehicles
Kara araçları için görsel odometri yöntemi ile pozisyon ve duruş tahmini
BURAK ALİ ARSLAN
Yüksek Lisans
İngilizce
2025
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiKontrol ve Otomasyon Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. FİKRET ÇALIŞKAN
- 3D human pose estimation from multi-view rgb images
Çok açılı görüntülerden 3 boyutlu insan pozu çıkarımı
HÜSEYİN TEMİZ
Yüksek Lisans
İngilizce
2019
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolBoğaziçi ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. LALE AKARUN ERSOY
DR. ÖĞR. ÜYESİ BERK GÖKBERK
- Pose estimation from 2D images by using 3D prior
2 boyutlu resimden, 3 boyutlu üçgenlenmiş bulut yardımıyla poz tahmini yapma
HÜSEYİN İNAN
Yüksek Lisans
İngilizce
2015
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolBahçeşehir ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. ÖVGÜ ÖZTÜRK ERGÜN