Koordinat sistemi ve makine öğrenimi kullanılarak sanal gerçeklikte hareket tespiti
Motion detection in virtual reality using coordinate system and machine learning
- Tez No: 873363
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ SİNA APAK
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2024
- Dil: Türkçe
- Üniversite: İstanbul Aydın Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 58
Özet
Bu çalışma, özel olarak tasarlanmış bir 3B LeNet-5 mimarisi kullanarak 3B oyun nesnesi hareket tanıma için yeni bir yaklaşım sunmaktadır. Modern oyun ortamlarının artan karmaşıklığına yanıt olarak, önerilen model, doğru hareket tanıma için kritik olan uzamsal ve zamansal özellikleri etkili bir şekilde yakalamak üzere tasarlanmıştır. Farklı bir veri kümesi kullanarak, önerilen metodoloji, oyun içinde birçok farklı hareketi tanıma konusunda endüstri standardının üzerinde performans sergilemektedir. Karşılaştırmalı analiz yoluyla, önerilen 3B PSO-LeNet-5 modelinin mevcut yöntemlere göre hesaplama verimliliği ve doğruluk avantajlarını vurgulanmaktadır. Bu çalışma, sadece 3B oyun nesnesi hareket tanıma alanında ilerleme kaydetmekle kalmaz, aynı zamanda önerilen modelin video analizi ve gözetleme alanındaki potansiyel uygulanabilirliğini gösterir, bu da etkileşimli ve etkileyici oyun senaryolarında kullanıcı deneyimlerini artırır.
Özet (Çeviri)
This study presents a novel approach for 3D game object action recognition using a customized 3D LeNet-5 architecture. In response to the increasing complexity of modern gaming environments, the proposed model is designed to effectively capture spatial and temporal features that are crucial for accurate action recognition. Utilizing a diverse dataset, the proposed methodology exhibits state-of- the-art performance in recognizing a wide range of in-game actions. Through comparative analysis, this study emphasize the computational efficiency and accuracy advantages of the proposed 3D PSO-LeNet-5 model over existing methods. This research not only advances the field of 3D game object action recognition but also demonstrates the potential applicability of the proposed model in video analysis and surveillance, leading to enhanced user experiences in interactive and immersive gaming scenarios.
Benzer Tezler
- Graph neural networks as surrogate models for structural analysis: A study on buckling behavior
Yapısal analiz için vekil modeller olarak grafik sinir ağları: Burkulma davranışı üzerine bir çalışma
ÖMER KURT
Yüksek Lisans
İngilizce
2025
Makine MühendisliğiOrta Doğu Teknik ÜniversitesiMakine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ULAŞ YAMAN
- İşitme engelliler için işaret dilinin düz yazıya çevrilmesi
Translations of sign language into text for the hearing impaired
HİLAL NUR CİNEL
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolİSTANBUL BEYKENT ÜNİVERSİTESİBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ATINÇ YILMAZ
- Brute force launch vehicle ascent trajectory assessment with a novel vectorized simulator
Vektörize benzetici ile fırlatma araçlarının yükseliş yörüngesini kaba kuvvet değerlendirme
AHMET ENES YÜCEYURT
Yüksek Lisans
İngilizce
2024
Uçak Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiUçak ve Uzay Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ALİM RÜSTEM ASLAN
- Yeni Cami'nin akustik açıdan performans değerlendirmesi
Evaluation of the acoustical performance of the New Mosque
EVREN YILDIRIM
Yüksek Lisans
Türkçe
2003
Mimarlıkİstanbul Teknik ÜniversitesiMimarlık Ana Bilim Dalı
PROF. DR. SEVTAP YILMAZ DEMİRKALE
- Design of a wearable sensor system for artificial intelligence based motion analysis in telerehabilitation
Telerehabilitasyon amaçlı yapay zekâ tabanlı hareket analizi içingiyilebilir sensör sistemi tasarımı
AHMED ABDELWAHAB MAHGOUB HAKIM
Yüksek Lisans
İngilizce
2025
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiHacettepe ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ŞÖLEN KUMBAY YILDIZ
PROF. DR. ATİLA YILMAZ