Geri Dön

3d multi-person monocular motion analysis in-the-wild

3d çok kişili monoküler hareket analizi

PDF İndir

  1. Tez No: 741740
  2. Yazar: MOHAMED OUSSAMA NAJI
  3. Danışmanlar: Assoc. Prof. Dr. EMEL DEMİRCAN
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Mekatronik Mühendisliği, Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Mechatronics Engineering, Computer Engineering and Computer Science and Control
  6. Anahtar Kelimeler: Derin öğrenme, Makine öğrenmesi, Deep learning, Machine learning
  7. Yıl: 2021
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Bahçeşehir Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Mekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.

Özet

Bu tez, tek görüntülü RGB görüntülerinden çok kişili veri hareket analizi için eksiksiz bir çerçeve sunar. Bu çerçeve, her türlü standart ticari kameradan (cep telefonları dahil) alınan görsel verileri girdi olarak alır. Mevcut en gelişmiş yöntemlerin ve yeni yaklaşımların bir kombinasyonunu kullanarak, bu veriler sonunda vücut eklem koordinatlarını, pozu, hareket istatistiklerini ve o ortamda bulunan insan vücutlarının haritasını tahmin etmek için işlenir. Sistem, giriş çerçevelerinde yakalanan insan bedenlerini ilk olarak algılayan bir nesne sınıflandırıcı kullanır. Giriş görüntüleri boyunca izlenen her bir vücut için, her kişinin o ortamdaki konumuna ek olarak 3B ortak koordinatları tahmin edilir. Bu tezde incelenen yaklaşım daha sonra çok açılı bir basketbolcu antrenman görüntülerinden toplanan veriler üzerinde uygulanmış ve test edilmiştir. Bu tür araştırmalar, önceden var olan çözümlerin çoğunun aksine, uygun fiyatlı ekipman ve düşük hesaplama maliyeti kullanarak kapsamlı biyomekanik hareket verisi analizi yapmamızı sağlar. bu sistemin çıktısı çeşitli uygulamalarda kullanılabilir; yani, yaralanmaları tespit edebilecek veya önleyebilecek değerli bilgiler sağlayabildiği tıbbi amaçlar için.

Özet (Çeviri)

This thesis presents a complete framework for multi-person data motion analysis from single-view RGB images. This framework takes as input visual data captured from any kind of standard commercial cameras (including cell phones). Using a combination of existing state-of-the-art methods and novel approaches, this data is eventually processed to estimate the body joint coordinates, pose, motion statistics and mapping of the human bodies present in that environment. The system uses an object classifier that first detects the human bodies captured in the input frames. For every single body tracked throughout the input images, the 3D joint coordinates are estimated, in addition to each person's location in that environment. The approach studied in this thesis is then applied and tested on data collected from a multi-angle basketball players practice footage. Such research allows us to perform extensive biomechanical motion data analysis, using affordable equipment and low computational cost, as opposed to the majority of pre-existing solutions. The output of this system can be used in a variety of applications; namely for medical purposes, where it is able to provide valuable insights that could detect or prevent injuries.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    533797

    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. Tez No

    987180

    CRISPR-CAS13D ile hedef dışı etkilerin derin öğrenmeyle modellenmesi: DEEPCAS13 modelinin yapısal gRNA verisiyle iyileştirilmesi

    Modeling off-target effects of CRISPR-CAS13D via deep learning: refining DEEPCAS13 with structural gRNA data

    BUKET BARIŞ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2025

    BiyoteknolojiYıldız Teknik Üniversitesi

    Moleküler Biyoloji ve Genetik Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ALPER YILMAZ

  3. Tez No

    1014173

    DE NOVO FRATAXİN PROTEİNİ TASARIMI: KATLANMA MOTİFLERİ, METAL İYON BAĞLANMA BÖLGELERİ, MOLEKÜLER DOCKİNG VE MOLEKÜLER DİNAMİK SİMÜLASYONLAR İLE OPTİMAL STABİLİTE İÇİN YAPAY ZEKÂ DESTEKLİ YAKLAŞIMLAR

    DE NOVO FRATAXIN PROTEIN DESIGN: AI-ASSISTED APPROACHES FOR OPTIMAL STABILITY THROUGH FOLDING MOTIFS, METAL ION BINDING SITES, MOLECULAR DOCKING AND MOLECULAR DYNAMICS SIMULATIONS

    KEVSER KÜBRA KIRBOĞA

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2026

    BiyomühendislikSüleyman Demirel Üniversitesi

    Biyomühendislik Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ECİR UĞUR KÜÇÜKSİLLE

  4. Tez No

    886724

    Analyzing spatial design patterns of third-person shooter video games

    Üçüncü şahıs nişancı video oyunlarının mekansal tasarım örüntülerinin analizi

    SENA AYÇA METİN AKŞAHİN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    Mimarlıkİstanbul Teknik Üniversitesi

    Bilişim Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MERYEM BİRGÜL ÇOLAKOĞLU

  5. Tez No

    399655

    Creating multi identities and gender in virtual world: A study of Second Life

    Sanal gerçeklikte çoklu kimlik ve cinsiyet yaratımları: Second Life üzerine bir çalışma

    PINAR ÜNAL

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2015

    İletişim BilimleriKadir Has Üniversitesi

    İletişim Bilimleri Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. İREM İNCEOĞLU

Geri Dön