Detecting errors using vision technology with microsoft kinect device to monitor the conditions in Islamic prayer (whole body movements in prayer) at the greatest imam Abu-Hanifa Al-Nu'man school for educational purposes
Başlık çevirisi mevcut değil.
- Tez No: 746014
- Danışmanlar: PROF. DR. GALİP CANSEVER
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2022
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Altınbaş Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik ve Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 83
Özet
Günde beş vakit kılınan namazın önemi nedeniyle namazda ibadet hareketlerinin izlenmesi ve hataların tespiti aktif bir araştırma alanıdır. İbadet eden, namazın şartlarını unutarak ifa ederken hata yapabilir veya şüphe, ihmal, hastalık vb. 'adam; bir hata tespit süreci çekirdeği üreterek, tüm dua eylemlerini baştan sona izleyebilen bir zeka modeli; Ayrıca bu model namaz kılan kişinin cinsiyetini de ayırt edebiliyor. Bir İzlamek Hanifa namazı (İHF) veri seti oluşturuldu; Bu modeli elde etmek için, Microsoft Kinect sensörünün 8000'den fazla örnek içeren ikinci sürümünü kullanarak hem derinlik hem de iskelet veritabanlarını içeriyordu. Ardından, IHF iskelet veritabanının 4.012 veri örneğini eğitmek ve test etmek için uygun bir uzaysal-zamansal GCN iskelet tabanlı algoritma kullanıldı. Son olarak, çapraz görünüm ve çapraz konu değerlendirmeleri uygulandı. Bu çalışma, her biri için sırasıyla %96,55 ve %84,34'e ulaştı.
Özet (Çeviri)
Monitoring worshiper movements in Islamic prayer and detecting errors is an active field of research due to the importance of the Islamic prayer performed five times a day. The worshiper may make a mistake when performing conditions in prayer by forgetting, or doubt, omissions, disease, etc. This study aimed to detect errors that may occur in the conditions of Islamic prayer at the school of the greatest Imam Abu Hanifah al-Nu'man; by producing a core of errors detection process, an intelligence model able to monitor all prayer actions from starting to end; also, this model able to distinguish the gender of the person performing prayer. An Islamic Hanafi prayer (IHF) dataset was built; To achieve that model, it included both the depth and the skeletal databases using the second version of the Microsoft Kinect sensor, which contains more than 8000 samples. Then, an appropriate spatiotemporal GCN skeleton-based algorithm was used to train and test 4,012 data samples of the IHF skeletal database. Finally, two cross-view and cross-subject evaluations were applied. This study achieved 96.55% and 84.34%, respectively, for each of them.
Benzer Tezler
- Derin öğrenme yöntemleri ile metalik yüzeylerde kusur tespiti ve sınıflandırılması
Defect detection and classification on metallic surfaces using deep learning methods
FEYZA SELAMET
Doktora
Türkçe
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSakarya ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ SERAP ÇAKAR
- Dinamik algılayıcı öğrenme algoritması ile kenar saptamanın öğrenilmesi
Learning of edge detection using recurrent perceptron learning algorithm
FİLİZ YOSMA TAŞKIN
Yüksek Lisans
Türkçe
1995
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiDOÇ.DR. CÜNEYT GÜZELİŞ
- Yüzdeki nirengi noktalarının koşullu regresyon ormanları ile saptanması
Facial feature detection using conditional regression forests
GENCER VURAL
Yüksek Lisans
Türkçe
2015
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MUHİTTİN GÖKMEN
- 3D Lidar nokta bulutu işlemede sınır gözetimli voksel tabanlı bir segmentasyon yöntemi geliştirilmesi
Developing a border constrained voxel-based segmentation method in 3D Lidar point cloud processing
ALİ SAĞLAM
Doktora
Türkçe
2020
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKonya Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ NURDAN BAYKAN
- Konveyör üzerindeki nesnelerde çoklu anomali tespiti için görme tabanlı tanıma yaklaşımlarının geliştirilmesi
Development of vision-based recognition approaches for multiple anomaly detection in objects on conveyors
TUBA MÜEZZİNOĞLU
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolFırat ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MEHMET KARAKÖSE