Geri Dön

Özellik tanıma kullanarak kişi yeniden tanımlama için bir algoritma geliştirme

Developing an algorithm for person re-identification using attribute recognition

  1. Tez No: 961940
  2. Yazar: GİZEM ORTAÇ KOŞUN
  3. Danışmanlar: PROF. DR. RÜYA ŞAMLI, DR. ÖĞR. ÜYESİ SEÇKİN YILMAZ
  4. Tez Türü: Doktora
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
  6. Anahtar Kelimeler: Adli bilişim, Yaya takip sistemleri, Çevrim dışı takip, Computer forensics, Pedestrian tracking systems, Offline tracking
  7. Yıl: 2025
  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: Belirtilmemiş.

Özet

Bu tez çalışması, güvenlik ve adli soruşturmalarda önemli bir rol oynayan kişi takibi ve yeniden tanıma (ReID) süreçlerini entegre eden bir takip sistemi geliştirmeyi amaçlamaktadır. Geniş kamera ağlarına sahip geleneksel gözetim sistemleri, manuel incelemelerde önemli zorluklar doğurmakta ve bu da otomatik takip yöntemlerinin gerekliliğini ortaya koymaktadır. Ancak mevcut takip algoritmaları, geçici kaybolma (kapama), ID switching ve benzer giyimli bireylerin ayrımında yetersiz kalmakta, bu da izleme doğruluğunu olumsuz etkilemektedir. Bu bağlamda önerilen sistem Kalman filtresi, MOSSE izleyici ve Mask R-CNN yöntemlerini birleştirerek hem hareket kestirimi hem de görsel öznitelikler üzerinden doğrulama yapmaktadır. Kalman filtresi ve MOSSE izleyici birbirini doğrulayan iki bileşen olarak çalışmakta, böylece takip sürecinin daha kararlı ve hatalara dayanıklı olması sağlanmaktadır. Mask R-CNN, bireylerin başlangıç konumlarını belirlemek ve görsel özniteliklerini çıkarmak için kullanılmaktadır. Bunun yanı sıra, dinamik filtreleme mekanizması sayesinde kullanıcıdan alınan anahtar kelimeler doğrultusunda belirlenen kriterlere uyan bireylerin takibi gerçekleştirilmektedir. Sistem, geleneksel takip algoritmalarının karşılaştığı sorunlara çözüm sunarken, bazı sınırlamaları da bulunmaktadır. Işık değişimleri, duruş farklılıkları veya görüntü kalitesindeki bozulmalar nedeniyle kıyafet tespiti zaman zaman başarısız olabilir ve kalabalık ortamlarda benzer özniteliklere sahip bireylerin ayrıştırılması zorlaşabilir. Gelecekteki çalışmalar, bu sınırlamaları aşmak için daha güçlü görsel temsiller ve adaptif öğrenme mekanizmalarına odaklanmalıdır.

Özet (Çeviri)

This thesis aims to develop a tracking system that integrates person tracking and reidentification processes, which play an important role in security and forensic investigations. Traditional surveillance systems face difficulties in manual reviews due to extensive camera networks, which increases the need for automated tracking methods. However, existing tracking algorithms face challenges such as occlusions, identity changes, and distinguishing between individuals wearing similar clothing. In this context, the proposed system combines the Kalman filter, MOSSE tracker, and Mask R-CNN methods to perform validation through both motion prediction and visual attributes. The Kalman filter and MOSSE Tracker work as two components that validate each other, thereby ensuring that the tracking process is more stable and resilient to errors. Mask R-CNN is used to determine the initial positions of individuals and extract their visual attributes. In addition, people who meet the criteria determined based on the keywords provided by the user are tracked through the dynamic filtering mechanism. The system offers solutions to the problems encountered by traditional tracking algorithms, but it also has some limitations. Due to changes in lighting, differences in posture, or distortions in image quality, clothing detection may occasionally fail, and it can be difficult to distinguish individuals with similar attributes in crowded environments. Future studies should focus on more robust visual representations and adaptive learning mechanisms to overcome these limitations.

Benzer Tezler

  1. Ege bölgesi keçi liflerinin bazı önemli fiziksel, kimyasal özellikleri ve değerlendirme imkanları

    Başlık çevirisi yok

    NİLÜFER ERDEM

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    1985

    Tekstil ve Tekstil MühendisliğiEge Üniversitesi

    Tekstil Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. GÜLSEREN YAZICIOĞLU

  2. Yenileme yatırımları

    Başlık çevirisi yok

    OSMAN NURİ FİLİZ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1986

    İşletmeGazi Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. OSMAN OKKA

  3. Üzüm sularının pastörizasyonu ve kontsantresi sırasında hidroksimetilfurfural oluşumu üzerinde bir araştırma

    Başlık çevirisi yok

    ŞERİFE ŞAHİN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1985

    Gıda MühendisliğiEge Üniversitesi

    Tarım Ürünleri Teknolojisi Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. AYDIN URAL

  4. Thlaspi jaubertii hedge üzerinde morfolojik araştırmalar

    Başlık çevirisi yok

    O.CEM ERGÜL

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1987

    BiyolojiUludağ Üniversitesi

    Biyoloji Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ALİ ÇIRPICI

  5. 1,3-difenil-4,5-bis(hidroksiimino)-imidazolidin ve Ni(II), Cu(II), Pd(II), UO2(VI) komplekslerinin sentezi

    Başlık çevirisi yok

    VEFA AHSEN

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    1984

    Kimya MühendisliğiUludağ Üniversitesi

    Kimya Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ÖZER BEKAROĞLU

  6. Çukurova bölgesinde biyoklimatik veriler kullanılarak açık ve yeşil alan sistemlerinin belirlenmesi ilkeleri üzerinde bir araştırma

    A research on the determination of the principles in open and green spaces systems by using the bioclimatic data in Çukurova region

    MEHMET FARUK ALTUNKASA

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    1987

    Çevre MühendisliğiÇukurova Üniversitesi

    Peyzaj Mimarlığı Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ERDOĞAN GÜLTEKİN