İnsan hareketlerinin kinect sensör kullanılarak sınıflandırılması
Classification of human motions using kinect sensor
- Tez No: 747196
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ SELDA GÜNEY
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2022
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Başkent Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Elektrik Elektronik Mühendisliği Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 125
Özet
Son yıllarda sağlık ve güvenlik gibi birçok alanda insan hareketlerini sınıflandırmaya yönelik çalışmalar yapılmaktadır. Son yıllarda kullanım alanı daha çok gelişen görüntü işleme ve sınıflandırma algoritmaları bu alanda da kullanılmaya başlanmıştır. Bu sınıflandırma algoritmalarının öncül yöntemleri makine öğrenmesi ve derin öğrenmedir. Bu çalışmada, Kinect sensör kullanılarak elde edilen veri seti üzerinde insan hareketlerinin sınıflandırılması yapılmıştır. Kullanılan veri seti içerisinde gerçek zamanlı insan duruş bilgilerinin ve görüntülerinin bulunduğu literatürde hazır halde bulunan CAD60 veri setidir. Bu veri setinde, farklı insanların farklı hareketlerini/duruşlarını içeren veriler bulunmaktadır. Bu çalışma kapsamında, MATLAB uygulaması kullanılarak derin öğrenme tabanlı ve makine öğrenme tabanlı yöntemlerle insan hareketlerini sınıflandırma yapılmıştır. Ham veri seti üzerinde, geriye doğru öznitelik seçme (BFS) ile elde edilen verilerle ve Uzun Kısa Süreli Bellek (Long Short Term Memory – LSTM) ile öznitelik çıkarma ile elde edilen verilere makine öğrenmesi tabanlı metotlar uygulanarak sınıflandırma çalışmaları yapılmıştır. Bunu yanı sıra LSTM, Evrişimsel Sinir Ağları (Convolutional Neural Network, CNN) ile sıfırdan öğrenme (learn from scratch) ve öğrenme aktarımı (transfer learning) yöntemi ile insan hareketleri sınıflandırılmıştır. Bu altı yöntemin sonunda elde edilen başarı değerleri birbirleri ile kıyaslanmıştır ve maksimum başarı değeri LSTM ile öznitelik çıkarma yönteminde elde edilmiştir.
Özet (Çeviri)
In recent years, studies have been carried out to classify human movements in many areas such as health and safety. Image processing and classification algorithms, which have been used more in recent years, have started to be used in this field as well. The predecessor methods of these classification algorithms are machine learning and deep learning. In this study, the classification of human movements was made on the data set obtained using the Kinect sensor. It is the CAD60 dataset, which is available in the literature, which contains real-time human posture information and images in the data set used. In this dataset, there are data containing different movements/stances of different people. Within the scope of this study, human movements were classified using deep learning-based and machine learning-based methods using MATLAB application. Classification studies were carried out by applying machine learning-based methods to the data obtained by backward feature selection (BFS) and feature extraction with Long Short Term Memory (LSTM) on the raw data set. In addition, human movements are classified with LSTM, Convolutional Neural Networks (CNN), learn from scratch and transfer learning method. The success values obtained at the end of these six methods were compared with each other and the maximum success value was obtained in the feature extraction method with LSTM.
Benzer Tezler
- İvme ve derinlik sensör verilerini kullanarak işbirlikçi hareket ve düşme tanıma için akıllı tekniklerin geliştirilmesi
Development of intelligent techniques for collaborative motion and fall recognition using acceleration and depth sensor data
BÜŞRAN AŞICI
Yüksek Lisans
Türkçe
2020
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolFırat ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. İLHAN AYDIN
- Artırılmış gerçeklik ile vücut sistemleri üzerinde öğrenmeyi sağlayan bir yazılımın gerçekleştirilmesi
Implementation of a software enabling learning on body systems through augmented reality
YUSUF SEZİKLİ
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
Bilim ve Teknolojiİstanbul Gelişim ÜniversitesiMekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ SERKAN GÖNEN
- Derinlik bilgisi kullanılarak insan hareketlerinin tanınması
Recognition of human actions using depth information
ALİ SEYDİ KEÇELİ
Doktora
Türkçe
2014
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolHacettepe ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. AHMET BURAK CAN
- Human body tracking and hand gesture recognition in RGB-D data
RGB-D verilerinden insan takibi ve el hareketlerinin tanınması
ABDULLAH AYAPBEK
Yüksek Lisans
İngilizce
2016
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiDokuz Eylül ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. HALDUN SARNEL
- Motion control of robot by using 3D camera
3D camera ile robot hareketlerinin uzaktan kontrolü
YUSUF SARIKAYA
Yüksek Lisans
İngilizce
2017
Mekatronik MühendisliğiMarmara ÜniversitesiMekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ERKAN KAPLANOĞLU