Geri Dön

3 boyutlu yürüyüş analizine dayalı insan tanıma sistemi

3d gait analysis based human recognition system

  1. Tez No: 834673
  2. Yazar: RAMİZ GÖRKEM BİRDAL
  3. Danışmanlar: PROF. DR. AHMET SERTBAŞ
  4. Tez Türü: Doktora
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Bilim ve Teknoloji, Computer Engineering and Computer Science and Control, Science and Technology
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2023
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: İstanbul Üniversitesi-Cerrahpaşa
  10. Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: 89

Özet

Biyometrik yürüyüş tanıma, daha az bilinen ancak gelişmekte olan ve kişilerin yürüme modellerinin tanınmasını sağlayan etkili bir biyometrik tanıma yöntemidir. Karakteristik özellikleri içerisinde barındıran yürüyüş kinematiği, bir biyometrik kimlik olarak tanıma sistemlerinde kullanılmaktadır. Bu alandaki mevcut araştırmalar, öncelikle genel öznitelikleri yakalayan ancak yürüyüş dinamiklerindeki ince değişiklikleri yakalayamayan bireysel özelliklerin çıkarılması yoluyla yapılan öznitelik analizine odaklanmıştır. Bu nedenle çalışmamızda, yeni bir öznitelik taksonomisi ve bir dizi yürüyüş özniteliği ile başka bir dizi yürüyüş özniteliği grubu arasında bir ilişkiyi yakalamaya yönelik bir yaklaşım tanıtılmaktadır. Dikey, yatay ve diyagonal eksenlerde anatomik düzlemlere bölünmüş vücut yarılarından çıkarılan yürüyüş özellikleri, kanonik yürüyüş ortak değişkenlerini oluşturmak için değerlendirilmiştir. Ortak değişkenlerin kanonik korelasyon analizi ile yürüyüşün kanonik ortak değişkenleri arasında var olan ilişkinin gücü ölçülmektedir. Bu sayede, KKA tabanlı çok özellikli füzyon öznitelikler yoluyla daha fazla semantik bilgi ortaya çıkarıldığından yürüyüş değerlendirmesi ve tanımlamasında başarı oranı geliştirilmiştir. Çalışmada yürüyüş özelliklerinin analizinde farklı hızlarda elde edilen 32 kişinin yürüyüş örneğini içeren Carnegie Mellon Üniversitesi'nin 3D yürüyüş veri tabanından yararlanılmıştır. Lineer Diskriminant Analizi, K-En Yakın Komşular, Naive Bayes, Yapay Sinir Ağları ve Destek Vektör Makinelerinin performansı, yürüyüş tanımlama yaklaşımında KKA kullanıldığında ortalama %4 iyileştirilmiştir. KKA tabanlı yürüyüş tanımlamasında %97,8'lik önemli bir maksimum doğruluk oranı elde edilmiştir. Bunun ötesinde, yanlış tanımlamaların ve tanınmayan yürüyüşlerin oranı yarı yarıya azaltılmış, bu da yürüyüş tanımlaması için son teknoloji ve başarılı bir ürün ortaya konulduğunu göstermiştir.

Özet (Çeviri)

Biometric gait recognition is a lesser-known but emerging and effective biometric recognition method which enables subjects' walking patterns to be recognized. Gait kinematics, which includes gait characteristics, provides the opportunity to be used as a biometric identity. Existing research in this area has primarily focused on feature analysis through the extraction of individual features, which captures most of the information but fails to capture subtle variations in gait dynamics. Therefore, a novel feature taxonomy and an approach for deriving a relationship between a function of one set of gait features with another set are introduced. The gait features extracted from body halves divided by anatomical planes on vertical, horizontal, and diagonal axes are grouped to form canonical gait covariates. Canonical Correlation Analysis is utilized to measure the strength of association between the canonical covariates of gait. Thus, gait assessment and identification are enhanced when more semantic information is available through CCA-based multi-feature fusion. Hence, Carnegie Mellon University's 3D gait database, which contains 32 gait samples taken at different paces, is utilized in analyzing gait characteristics. The performance of Linear Discriminant Analysis, K-Nearest Neighbors, Naive Bayes, Artificial Neural Networks, and Support Vector Machines was improved by a 4% average when the CCA-utilized gait identification approach was used. A significant maximum accuracy rate of 97.8% was achieved through CCA-based gait identification. Beyond that, the rate of false identifications and unrecognized gaits went down to half, demonstrating state-of-the-art for gait identification.

Benzer Tezler

  1. Towards the enhancement of biped locomotion and control techniques

    İki bacaklı robotun yürüme ve kontrol tekniklerinin zenginleştirilmesi

    BAŞAK YÜKSEL

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2008

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Bölümü

    PROF. DR. KEMAL LEBLEBİCİOĞLU

  2. Alt ekstremitede tek taraflı uygulanan farklı kuvvetlendirme programlarının kontralateral ekstremitede kuvvet, propriosepsiyon, yürüyüş ve fonksiyona etkisi

    Effects of different unilateral strengthening programmes on strength, proprioception, gait and function in the contralateral lower extremity

    ÇAĞATAY MÜSLÜM GÖKDOĞAN

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    Fizyoterapi ve RehabilitasyonGazi Üniversitesi

    Fizyoterapi ve Rehabilitasyon Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. NEVİN AYSEL GÜZEL

  3. Distal femur ve proksimal tibia tümör rezeksiyon protezi uygulanan hastalarda fonksiyonel sonuçların değerlendirilmesi

    Evaluation of the functional results of reconstruction with endoprosthesis for distal femur and proximal tibia primary musculoskeletal tumors

    FURKAN YILMAZ

    Tıpta Uzmanlık

    Türkçe

    Türkçe

    2022

    Ortopedi ve TravmatolojiAnkara Üniversitesi

    Ortopedi ve Travmatoloji Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. HÜSEYİN YUSUF YILDIZ

  4. Assessment of gait adaptation following surgery in pediatric patients with split cord malformation

    Başlık çevirisi yok

    ENİS ŞABAN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2023

    AnatomiAcıbadem Mehmet Ali Aydınlar Üniversitesi

    Biyomedikal Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ HANDE ARGUNŞAH

  5. Yürüme desteği için yürüteç- dış iskelet mekanizması tasarımı ve denetimi

    Design and control of walker-exoskeleton mechanism for gait assistance

    FATİH CELLEK

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2022

    Makine MühendisliğiKırıkkale Üniversitesi

    Makine Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. BARIŞ KALAYCIOĞLU