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. Biyomedikal görüntülerdeki hareketli nesnelerin derin öğrenme yöntemleri ile şekil ve yörünge analizi

    Morphology and trajectory analysis of motile objects in biomedical images with deep learning methods

    ABDULSAMET AKTAŞ

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2025

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolYıldız Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. HAMZA OSMAN İLHAN

    DR. ÖĞR. ÜYESİ GÖRKEM SERBES

  3. 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

  4. 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

  5. Akkaraman erkek kuzularda sırt görüntülerinden dijital görüntü işleme ve makine öğrenmesi yöntemleriyle canlı ağırlık tahmini

    Live weight prediction from top view images of Akkaraman male lambs using digital image processing and machine learning methods

    BAYRAM OLCAR

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2025

    ZiraatVan Yüzüncü Yıl Üniversitesi

    Tarımsal Biyoteknoloji Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. CİHAN ÇAKMAKÇI