Derin öğrenme ve anahtar nokta poz tahminlemesi yöntemiyle insan duruşu tahminlemesi
Human position prediction by deep learning and keypoint exposure estimation
- Tez No: 761163
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ MUHAMMET ALİ ARSERİM
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2022
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Dicle Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 59
Özet
İnsanlara ait video ve resimlerde yer alan insan duruşunu yorumlamak, hangi hareketlerde olduğunun belirlenerek tanınması ve anlamlandırılması insan duruşu tahminlemesinin en temel yapısını oluşturmaktadır. Bu tez çalışmasında resim ve videolarda yer alan görüntüler değerlendirilerek hareketin ne olduğuna, hangi amaçlar doğrultusunda yapıldığına karar veren bir sistem oluşturulmuştur. Böylelikle amaçlanan doğrultuda otomatik bir sistem halinde insan hareketlerinin tespiti yapılarak, istenilen zaman aralıkları belirlenerek, anlamlandırma işlemlerinin bütününü kapsayan bir çalışma yapılmıştır. Eldeki veri setlerinde yer alan görüntülerde ölçüt alınan kriterlerde anlamlandırılma aşamasından sonra hangi hareketlerin yapıldığı sınıflandırılmaya tabii tutulmaktadır. Tasarlanan sistemde hareketler anlamlandırma mekanizmasına bağlı olarak bir örüntü ifade edebilecek bir biçimde oluşturulmak zorundadır. Anlık veya durağan görüntülerin çıkarımı yapıldıktan sonra bilgi içermeyen zaman aralıkları sistemin dışında tutulduğunda bir sonuca varılmaktadır. Doğruluk paylarına bağlı kalınarak sistemin ne oranda verimli olabildiği elde edilmektedir. İnsanların yer aldığı resim ve videolarda konum koordinatlarından yola çıkılarak bir sonraki aşamada ne yapacağı veya iskelet sisteminin ne oranda değişeceği sistematik bir sistemde oluşturulmaktadır. Optik akış hesabı ile eklemler üzerinde yapılmakta olan analizler sayesinde hareket bilgisinin elde edilerek hareketin gücünü ifade eden analizler yapılmıştır. Görüntü de belirlenen bölge üzerindeki hareket bilgisinin eklemlerin tespiti ile belirlenerek hareket oluşturduğu alanlarda çalışmalar ilerletilmektedir. Bu alanlarla bağlı olarak çeşitli histogramlar geliştirilmektedir. Histogramlar iskelet çıkarımını ve hareket sınıflandırmasına kolaylık sağlamaktadır. Eklemlerin iskelet ağaç yöntemiyle tespiti ile ardışık şekillerde zaman kavramını da içeren betimleyiciler ile güvenilirliği esas alarak bu eklemler çerçevesinde kayan bir sınıflandırma mekanizması oluşturulmak istenmektedir. Bu çalışma itibariyle hareketsiz veya hareketli varlıkların otonom hareketini tanıyan ve anlamlandırabilen işlevsel bir yapı elde edilmesi hedeflenmektedir. Tahminlemedeki problemi çözümleyerek işe yarar ve kolaylaştırıcı mekanizma sağlaması açısından verimli bir yapı oluşturulmaktadır. İnsan vücudunun tespitinin daha net ve açıklayıcı biçimde hareketlerin anlamlandırılması çalışmalarında daha kolay ve anlaşılır bir yapı meydana oluşturulmuştur.
Özet (Çeviri)
Interpreting human postures that belong to humans will be the mainstay of predicting what movements they will take. In the pictures and videos that draw this thesis, a planning is made about the system that decides with which realistic images. A whole study of signification, the selections of its movements as an automated system with the intended planned, determined at targeted time intervals. Making sense of the criteria in the available data. In the design system, a display representation has to be created depending on the meaning of the movements. After deducing from the instantaneous or static representation, the information is obtained in a way that is taken over time intervals. The extent to which it can be effective is obtained by adhering to accuracy payments. A system is created to review the place to be reviewed, pictures and videos, based on the directions, or what will change in the frame system. Thanks to what can be done on the optics and on the joints, the movement information can be expressed on the analysis obtained. Concerning the demonstration of regional movement information in the image as well, it is being advanced with movement-related studies. Depending on these areas, various histograms are developed. Histograms have the possibilities of inferring the skeleton and accessing the means of transportation. These additions, which contain comprehensive information about the children's approaching timers with the equipment method of the parts, are requested to form a sliding representation of the joint. It can recognize a stationary or moving autonomous movement of this movement, and a vehicle that is being magnified in an enlarged manner. A useful structure is created to facilitate its utility and utility by solving the problem in estimation. Clear and explanatory drawings of children in childhood are easier and easier to draw a work in making sense of movements.
Benzer Tezler
- Derin öğrenme ve makine öğrenmesi tabanlı yüz ifadelerini tanımasistemi
Deep learning and machine learning based facial expressionrecognition system
MUHAMMED KEREM TÜRKEŞ
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolErzincan Binali Yıldırım ÜniversitesiYapay Zeka ve Robotik Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ YILDIZ AYDIN
- Multimedia data modeling and semantic analysis by multimodal decision fusion
Çoklu karar füzyonu ile medya veri modelleme ve anlamsal bölümleme
MENNAN GÜDER
Doktora
İngilizce
2015
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolOrta Doğu Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. FEHİME NİHAN ÇİÇEKLİ
- Copy-move forgery detection in digital images using convolutional neural network
Evrişimsel sinir ağları kullanılarak sayısal görüntülerde kopyalama sahteciliğinin algılanması
KHALID JIBRIL SANI
Yüksek Lisans
İngilizce
2022
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolFırat ÜniversitesiAdli Bilişim Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. TUTOR MEMBERS OF MUSTAFA KAYA
- Yapay zeka yöntemleri ile bölge tabanlı kopyala-yapıştır sahteciliği tespiti
Detection of copy-paste forgeries based on region using artificial intelligence methods
ABDURRAHMAN YAVUZ ASLANTAŞ
Yüksek Lisans
Türkçe
2022
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolErciyes ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ FEHİM KÖYLÜ
- Storefront logo recognition and stereo vision based distance estimation
Mağaza logosu tanıma ve stereo görüntü tabanlı mesafe kestirimi
MEHMET BİBERCİ
Yüksek Lisans
İngilizce
2019
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ULUĞ BAYAZIT