Geri Dön

3D human pose estimation from multi-view rgb images

Çok açılı görüntülerden 3 boyutlu insan pozu çıkarımı

  1. Tez No: 603828
  2. Yazar: HÜSEYİN TEMİZ
  3. Danışmanlar: PROF. DR. LALE AKARUN ERSOY, DR. ÖĞR. ÜYESİ BERK GÖKBERK
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2019
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Boğaziçi Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 78

Özet

Son 10 yılda, görüntülerden 3 boyutlu insan pozu çıkarımı yoğun araştırma konularından biri. Tek bir görüntüden 3 boyutlu poz çıkaran algoritmalar geliştirildiler. Bununla beraber, çok fazla kameranın olduğu kurulumlar da mevcut. Bu tezde, Procrustes Analiz tekniğini kullanarak tek görüntüden elde edilmiş pozları hizaladıktan sonra aykırı değerlerden kurtulup nihai 3 boyutlu pozun kritik noktalarının kordinatlarını bulabilmek için medyan filtreleme kullanacağız. CMU Panoptic, MPI_INF_3DHP ve Human3.6M verisetlerinde yaptığımız deneyler önerdiğimiz sistemin insan bedenindeki kritik noktaları birleştirmesini hassas bir şekilde başarıyor. Ayrıca, kamera seçiminin, birleştirme performansını koruyarak sistem karmaşıklığını düşürmede faydalı olduğunu gözlemledik. Dinamik kamera seçiminin statik kamera seçime kıyasla birleştirme başarımı üzerinde belirgin bir etkisi olduğununa da ulaştık.

Özet (Çeviri)

Recovery of a 3D human pose from cameras has been the subject of intensive research in the last decade. Algorithms that can estimate the 3D pose from a single image have been developed. At the same time, many camera environments have an array of cameras. In this thesis, after aligning the poses obtained from single-view images using Procrustes Analysis, median filtering is utilized to eliminate outliers to find final reconstructed 3D body joint coordinates. Experiments performed on the CMU Panoptic, MPI_INF_3DHP, and Human3.6M datasets demonstrate that the proposed system achieves accurate 3D body joint reconstructions. Additionally, we observe that camera selection is useful to decrease the system complexity while attaining the same level of reconstruction performance. We also derive that dynamic camera selection has a more significant impact on reconstruction accuracy as against static camera selection.

Benzer Tezler

  1. 2D/3D human pose estimation using deep convolutional neural nets

    Derin evrişimsel sinir ağları ile 2B/3B insan vücudu pozisyon kestirimi

    MUHAMMED KOCABAŞ

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2019

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ EMRE AKBAŞ

  2. Deep learning-based behavior analysis of seafarers

    Derin öğrenme tabanlı gemi adamlarının davranış analizi

    VEYSEL GÖKÇEK

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2022

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Deniz Ulaştırma Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. GAZİ KOÇAK

    DR. ÖĞR. ÜYESİ YAKUP GENÇ

  3. Motion Capture from Single Video Sequence

    Tek Video Dizisinden Hareket Yakalanması

    İBRAHİM DEMİR

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2006

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİhsan Doğramacı Bilkent Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ.DR. UĞUR GÜDÜKBAY

  4. Bilgisayarlı görü ile dijital ergonomik risk değerlendirme sistemi: REBA, RULA ve OWAS uygulaması

    Digital ergonomic risk assessment system with computerized vision: REBA, RULA and OWAS application

    ANIL ÖZKAN GEÇİCİ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    Endüstri ve Endüstri MühendisliğiSakarya Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ALPER KİRAZ

  5. A social navigation approach for mobile assistant robots

    Asistan mobil robotlar için sosyal bir navigasyon yaklaşımı

    HASAN KIVRAK

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2021

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. HATİCE KÖSE