Geri Dön

Bebeklerin beden dilini poz tabanlı gerçek zamanlı çözme

Pose-based real-time decoding of babies' body language

PDF İndir

  1. Tez No: 744798
  2. Yazar: MUHAMMET MÜCAHİT ENES YURTSEVER
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. SÜLEYMAN EKEN
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
  6. Anahtar Kelimeler: Aktivite analizi, İnsan-bilgisayar etkileşimi, İskelet, Activity analysis, Human-computer interaction, Skeleton
  7. Yıl: 2022
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Kocaeli Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilişim Sistemleri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.

Özet

İnsan poz tahmini; insan-bilgisayar etkileşimleri, oyun, sanal gerçeklik, video gözetimi, spor analizi, tıbbi destek ve yardımda yaygın olarak kullanılmaktadır. Bu çalışmada uzmanlar tarafından ortaya konulan bebeklerin belli başlı beden hareketlerinin poz tabanlı gerçek zamanlı çözülerek ilgili eylemlerin tespit edilmesi ve anlamlandırılması amaçlanmıştır. Bununla birlikte bebeğin güvenliğinin sağlanması hedeflenmiştir. Bu amaçla video paylaşım platformlarından 6 adet bebek aktivitesi, ilgili anahtar kelimeler kullanılarak toplanmıştır. Bu videolardan aktiviteyi içeren 4 ile 10 saniye uzunluğunda alt klipler oluşturulmuştur. Bu kliplere ait video çerçeveleri kullanılarak gerçek zamanlı iskelet tespit sistemleri olan OpenPose, AlphaPose ve KAPAO ile görsel üzerindeki iskelete ait koordinat bilgileri üretilmiştir. Bu iskelet koordinat bilgileri kullanılarak hafıza tabanlı bir derin öğrenme modeli oluşturulmuş ve bu derin öğrenme yöntemi ile bebek aktiviteleri sınıflandırılmıştır. Bununla birlikte Deep SORT algoritmasıyla bebeğin gerçek zamanlı takibi gerçekleştirilmiştir. Oluşturulan derin öğrenme modeli ile birlikte bebeğin olası şikayetinin habercisi olan hareketler başarıyla tespit edilmiştir. Bununla birlikte kamera açısında yer alan bebeğin takibi Deep SORT algoritması ile yapılmıştır. Bu çalışma ile hafıza tabanlı derin öğrenme modeli geliştirilerek bebekler üzerinde poz tabanlı gerçek zamanlı aktivite tanıyan sistem literatüre kazandırılmıştır.

Özet (Çeviri)

Human pose estimation is widely used in human-computer interactions, gaming, virtual reality, video surveillance, sports analysis, medical support and assistance. In this study, it is aimed to determine and make sense of certain activities of babies, which were revealed by experts, by solving poses in real-time. In addition to that, it is aimed to ensure the safety of the baby. For this purpose, 6 baby activities from video-sharing platforms were collected using relevant keywords. Sub-clips of 4-10 seconds long containing the activity were created from these videos. By using the video frames of these clips, the coordinate information of the skeleton on the image was produced with the real-time HPE systems such as OpenPose, AlphaPose and KAPAO. Using this skeleton coordinate information, a memory-based deep learning model was created and baby activities were classified with this deep learning method. Moreover, real-time tracking of the baby was made with the Deep SORT algorithm. With the deep learning model created, the movements that are the harbinger of the baby's possible complaint have been successfully detected. The baby in the camera angle was also followed up using Deep SORT algorithm. With this study, a memory-based deep learning model has been developed and a pose-based real-time activity recognition system on babies has been brought to the literature.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    569533

    Yeni doğan bebeklerin termal görüntülerinin derin öğrenme yöntemleri ile sınıflandırılması

    Classification of thermal images of neonates with deep learning methods

    AHMET HAYDAR ÖRNEK

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2019

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiKonya Teknik Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. MURAT CEYLAN

  2. Tez No

    684717

    Bebeklerin iki dil edinimine ilişkin ebeveynlerin deneyim ve görüşleri

    Experiences and views of families on bilingual language acquisition of babies

    AHMET GÜVEN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2021

    Eğitim ve ÖğretimEskişehir Osmangazi Üniversitesi

    Eğitim Bilimleri Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. CAVİDE DEMİRCİ

  3. Tez No

    422009

    Akdeniz Üniversitesi Tıp Fakültesi yenidoğan işitme taraması sonuçları

    Neonatal hearing screening results in Akdeniz University Faculty of medicine

    SERKAN YAĞCI

    Tıpta Uzmanlık

    Türkçe

    Türkçe

    2011

    Kulak Burun ve BoğazAkdeniz Üniversitesi

    Kulak Burun Boğaz Hastalıkları Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. HASAN ÜMİT ÖZÇAĞLAR

  4. Tez No

    783770

    Erken infant motor değerlendirme testi (STEP)'nin Türkçe geçerliliğinin ve güvenilirliğinin araştırılması

    Investigation of the Turkish validity and reliability of the early infant motor assessment test (STEP)

    KÜBRA KURT

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    Fiziksel Tıp ve RehabilitasyonMarmara Üniversitesi

    Fiziksel Tıp ve Rehabilitasyon Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. NAİME EVRİM KARADAĞ SAYGI

  5. Tez No

    192217

    Manisa yöresinde demir eksikliği anemi prevalansı ve demir eksikliği anemisinde tarama testi olarak rutin hemogram, RDW ve ferritinin kullanımı

    The prevalance of iron deficieny anemia in Manisa and using of hemogram, RDW and ferritin for searcing of iron deficiency anemia

    VİLDAN ÜRK TAŞYENEN

    Tıpta Uzmanlık

    Türkçe

    Türkçe

    2006

    Çocuk Sağlığı ve HastalıklarıCelal Bayar Üniversitesi

    Çocuk Sağlığı ve Hastalıkları Ana Bilim Dalı

    PROF.DR. ALİ ONAĞ

Geri Dön