Geri Dön

Makine öğrenmesi yöntemleri ile video görüntülerindeki fiziksel şiddetin tespit edilmesi

Video based physical violation detection using machine learning methods

  1. Tez No: 769854
  2. Yazar: MUHAMMET FATİH POLAT
  3. Danışmanlar: PROF. DR. AYLİN ALIN
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: İstatistik, Statistics
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2022
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Dokuz Eylül Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: İstatistik Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Veri Bilimi Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: 73

Özet

Video görüntülerinin şiddet içerip içermemesinin bulunmasına yönelik birçok çalışma yapılmıştır. Yapılan çalışmalarda yüksek doğruluk oranlarında sonuçlar alınmıştır. Bu tez kapsamında da şiddet içerikli video sınıflandırılması amacıyla evrişimli sinir ağları ve uzun-kısa süreli bellekten oluşan bir sistem oluşturulmuştur. Ayrıca bu sistemi aktifleştirmesi için de bir tetikleyici fonksiyon önerisinde bulunulmuştur. Önerilen yöntem hedeflenen doğrultuda sonuçlar üretmiştir. Şiddet eylemlerinin sınıflandırılmasında Real Life Violence Situations veri seti kullanılmıştır.

Özet (Çeviri)

Many studies have been made to find out whether video images contain violence or not. Studies have obtained results with high accuracy rates. Within the scope of this thesis, a system consisting of convolutional neural networks and long-short term memory was created in order to classify violent video. In addition, a trigger function has been suggested to activate this system. The proposed method produced results in the targeted direction. The Real-Life Violence Situations data set was used for the classification of acts of violence.

Benzer Tezler

  1. Makine öğrenmesi ile gerçek zamanlı videodan yüz ifadesi analizi

    Facial expression recognition with machine learning in real-time video

    MUHAMMET BEKİR DABANOĞLU

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2018

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKaradeniz Teknik Üniversitesi

    İstatistik ve Bilgisayar Bilimleri Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ TOLGA BERBER

  2. Video görüntülerinden insan hareketlerinin genelleştirilmiş çoklu cezbedici hücresel otomatlar (GMACA) ile tanınması

    Recognition of human actions from video images by generalized multiple attractor cellular automata (GMACA)

    SERKAN PELDEK

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2019

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKocaeli Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. YAŞAR BECERİKLİ

  3. Derin evrişimsel sinir ağlarını kullanılarak araç, insan ve trafik işaretlerinin tanınması

    Recognition of vehicle, human and traffic signs using deep convolutional neural networks

    GÜLYETER ÖZTÜRK

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2020

    Mekatronik MühendisliğiSakarya Uygulamalı Bilimler Üniversitesi

    Mekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. RAŞİT KÖKER

  4. Aircraft detection from large scale remote sensing images with deep learning techniques

    Büyük ölçekli uzaktan algılama görüntülerinden derin öğrenme teknikleriyle uçak tespiti

    MEHMET SOYDAŞ

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2019

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    İletişim Sistemleri Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ELİF SERTEL

  5. Yürüyüş verilerinden makine öğrenmesi yöntemleri ile yaş tahmini

    Age estimation from gait data using machine learning

    VEDAT İMAÇ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiSiirt Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ VOLKAN MÜJDAT TİRYAKİ