Person re-identification using convolutional neuralnetworks
Evrişimli sinir ağları kullanarak kişiyi yeniden tanımlama
- Tez No: 679452
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ CEM DİREKOĞLU
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2021
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
- Enstitü: ODTÜ Kuzey Kıbrıs Kampüsü-Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 92
Özet
Kişiyi yeniden tanımlama özellikle güvenlik sistemleri uygulamaları için önemli bir bilgisayar görüşü görevidir. Kişiyi yeniden tanımlamanın ana amacı daha önce kaydedilen bir kişiyi o kamera ağı üzerinde tekrar tanımlamaktır. Bu problemi çözmek için farklı yaklaşımlar sunulmuştur. Bu çalışmada iki farklı konuda katkıda bulunulmuştur. İlk olarak, anlamsal bölümlenmiş vücut bölümleri ile evrişimli sinir ağlarını birleştiren kişiyi yeniden tanımlama için bölüm bazlı yeni bir metot sunulmuştur. Bu çalışma ile vücut bölümleri bazlı sistemin umut verici sonuçlar verdiği ve temel kişiyi yeniden tanımlama sistemlerinden daha avantajlı olduğu görüşmüştür. Bu çalışmanın ikinci katkısı ise kişiyi yeniden tanımlama görevi için uygun olabilecek muhtemel hafif evrişimli sinir ağlarını incelemek ve karşılaştırmaktır. Sonuçlar göstermektedir ki genelleştirilmiş, derin evrişimli sinir ağları yerine bazı hafif evrişimli sinir ağları kullanılabilir. İyi dizaynlanmış hafif evrişimli sinir ağları kişiyi yeniden tanımlama için daha düşük hesaplama maliyetiyle daha yüksek doğruluk payına ulaşabilir.
Özet (Çeviri)
Person re-identification is an important computer vision topic particularly for surveillance system applications. The main aim of person re-identification is to identify previously observed individuals over a camera network with nonoverlapping occurrences. Various approaches have been introduced to overcome this problem. This study has two distinct key contributions. First, a new part-based method for person re-identification, which combines semantically partitioned body part masks with a convolutional neural network, is proposed. With this study, it is observed that the proposed body part-based system has promising results, and has advantages over the baseline person re-identification systems. The second contribution of this study is to investigate and compare potential lightweight convolutional neural networks suitable for person re-identification task. Results show that some lightweight convolutional neural networks can be used instead of more generalized deeper networks. Well-designed lightweight convolutional neural networks may have higher accuracy with lower computational cost for person reidentification.
Benzer Tezler
- Derin öğrenme ile kişi kimliğinin yeniden tanımlanması
Person re-identification using deep learning
SARA AKAN
Doktora
Türkçe
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolYıldız Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. SONGÜL VARLI
- Style-based generative adversarial networks for enhancing deep-learning-based person re-identification
Derin öğrenme tabanlı kişi yeniden tanımlamak için stil tabanlı üretici çekişmeli (adversarıal) ağlar
SALEH HUSSIN SALEM HUSSIN
Doktora
İngilizce
2021
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolAnkara Yıldırım Beyazıt ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. REMZİ YILDIRIM
- Cross-dataset person re-identification
Çapraz veri küme kişiyi yeniden tanıma
ANIL GENÇ
Yüksek Lisans
İngilizce
2018
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. HAZIM KEMAL EKENEL
- Boosting video-based person re-identification with synthetic human agents
Sentetik insan modelleri ile video tabanlı kişi yeniden tespiti başarımını arttırmak
FİKRET KAYA
Yüksek Lisans
İngilizce
2019
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolHacettepe ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ UFUK ÇELİKCAN
- Face recognition and person re-identification for person recognition
Kişi tanıma için yüz tanıma ve kişinin yeniden tanınması
EMRAH BAŞARAN
Doktora
İngilizce
2020
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MUSTAFA ERSEL KAMAŞAK
PROF. DR. MUHİTTİN GÖKMEN