Boosting video-based person re-identification with synthetic human agents
Sentetik insan modelleri ile video tabanlı kişi yeniden tespiti başarımını arttırmak
- Tez No: 593421
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ UFUK ÇELİKCAN
- 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: Hacettepe Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 64
Özet
Son yıllarda özellikle güvenlik ve gözetleme gibi alanlardan gelen taleplerin artmasıyla birlikte kişi yeniden tespiti konusunda yapılan araştırmalar oldukça önem kazandı. Bu alanda yapılan araştırmaların önde gelenleri derin öğrenme tekniğini kullanıyor. Derin öğrenme teknikleri büyük veri setlerine ve bu veri setlerinin hassas bir şekilde çıkarılmış referans verilerine ihtiyaç duyar. Fakat kişi yeniden tespiti için kullanılacak bu veri setlerini doğal ortamlardan elde etmek bir takım zorluklar ortaya koyuyor. Bu zorlukları aşmanın bir yolu ise veriyi sentetik olarak üretmek veya olan veriyi sentetik veri ile çoğaltmak. Bu çalışmada, video tabanlı kişi yeniden tespitinde kullanılmak üzere gerçek sahne arka planları ve sentetik olarak üretilmiş insansı modelleri kullanarak ürettiğimiz veri setimizi sunuyoruz. Yarattığımız sistem ile DukeMTMC [12] veri setindeki sahneleri sanal ortamda yeniden oluşturup bu veri setini taklit eden bir sentetik veri seti oluşturuldu. Kurduğumuz sistem ile gerçek veri setinin 3 katı büyüklüğünde bir sentetik veri seti oluşturmayı başardık. Bu veri seti ile Dönüşümlü Sinir Ağı tabanlı bir kişi yeniden tespiti yönteminin (Wu et al. [2]) başarı oranında önemli oranda artış elde ettik. Oluşturduğumuz sentetik veri seti üretme sisteminin genel yapısı sayesinde farklı formatlarda ve ortamlarda hazırlanmış veri setlerinin simüle edilmesi de oldukça kolay.
Özet (Çeviri)
In recent years, research made in person re-identification has gained quite a bit of significance due to the increasing demand from a broad range of application fields with security and surveillance topping the list. A prominent part of this research utilizes deep learning methods that require large datasets with precisely extracted ground truth data. However, producing a large dataset from natural images for person re-identification poses many challenges. An alternative way of expanding the volume of available data is synthetically generating it. In this work, we present a synthetically generated dataset for video-based person re-identification that we created using real-world backgrounds and synthetically generated humanoids. Our dataset augments the DukeMTMC [12] dataset by simulating the scenes of the original dataset in our framework. Our dataset increases the size of the original dataset up to 3 times. This contribution improves the success rate of the Convolutional Neural Network based video based person re-identification approach by Wu et al. [34]. In addition to this, some tests conducted with the NVAN model of Liu et al. [23] to show that our method doesn't work in just one method, and we achieved similar achievements with this model as well. The results show that the improved dataset produced notably better results. Moreover, because of the generic format of our synthetic dataset generator framework, new datasets of different formats can be easily produced.
Benzer Tezler
- Effect of sound design on players choices in videogames: A case study on Valorant gun sounds
Bilgisayar oyunlarındaki ses tasarımlarının oyuncunun üzerindeki etkisi: Valorant silah sesleri
MUSTAFA BERK ILKIÇ
Yüksek Lisans
İngilizce
2023
Müzikİstanbul Teknik ÜniversitesiMüzik Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. TAYLAN ÖZDEMİR
- Mathematical model-based clinical decision support system algorithm design study that can support the diagnosis of celiac disease
Çölyak hastalığının teşhisine destek verebilecek matematik model tabanlı kds algoritması tasarımı
ELİF KESKİN BİLGİÇ
Doktora
İngilizce
2024
Mühendislik Bilimleriİstanbul Üniversitesi-CerrahpaşaBiyomedikal Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. İNCİ ZAİM GÖKBAY
DOÇ. DR. YUSUF KAYAR
- Sosyal medyada paylaşılan toplumsal olaylara ilişkin işlenmiş görüntülerin grafik tasarım ilkeleri açısından incelenmesi
The analysis of processed images concerning social events shared in social media in terms of graphic design principals
CİHANGİR EKER
Yüksek Lisans
Türkçe
2017
Güzel SanatlarÇukurova ÜniversitesiResim-İş Eğitimi Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. ÖZGÜR AKTAŞ
- Düşük çözünürlüklü yüz görüntülerinin yerel zernike momentleri yöntemi ile sınıflandırılması
Classification of the low resolution face images by local zernike moments method
TOLGA ALASAĞ
Yüksek Lisans
Türkçe
2014
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MUHİTTİN GÖKMEN
DOÇ. DR. MUSTAFA ERSEL KAMAŞAK
YRD. DOÇ. DR. SERAP KIRBIZ
- Digital Background Calibration for Capacitor Mismatch and Gain Errors in Pipeline ADCs
Kapasitör Uyumsuzluğu ve Kazanç Hataları İçin Arka Plan Sayısal Kalibrasyonu
ENVER DERUN KARABEYOĞLU
Yüksek Lisans
İngilizce
2019
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektronik-Haberleşme Eğitimi Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ TUFAN COŞKUN KARALAR