Özellik tanıma kullanarak kişi yeniden tanımlama için bir algoritma geliştirme
Developing an algorithm for person re-identification using attribute recognition
- Tez No: 961940
- Danışmanlar: PROF. DR. RÜYA ŞAMLI, DR. ÖĞR. ÜYESİ SEÇKİN YILMAZ
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2025
- Dil: Türkçe
- Üniversite: İstanbul Üniversitesi-Cerrahpaşa
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 114
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
- Head gesture recognition for a semi-autonomous powerchair
Yarı-otonom akülü sandalye için kafa hareketleri tanıma
UBEYDE MAVUŞ
Yüksek Lisans
İngilizce
2017
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiKontrol ve Otomasyon Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. VOLKAN SEZER
- Developing morphology disambiguation and named entity recognition for amharic
Amharca morfolojik belirsizliği giderme ve adlandırılmış varlık tanıma geliştirilmesi
EBRAHIM CHEKOL JIBRIL
Doktora
İngilizce
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. AHMET CÜNEYD TANTUĞ
- 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
- The influence of Ghana's social welfare system on the vulnerabilities
Gana'daki sosyal refah sisteminin kırılganlıklar üzerine etkileri
JAMAL APPIAH-KUBI
Doktora
İngilizce
2022
Sosyal HizmetAnkara Yıldırım Beyazıt ÜniversitesiSosyal Politika Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ABDULKADİR DEVELİ
- Deep learning based three dimensional face expression recognition using geometry images from three dimensional face models
Üç boyutlu yüz modellerinden elde edilen geometri görüntüleri kullanılan derin öğrenme tabanlı üç boyutlu yüz ifadelerini tanıma
NEŞE GÜNEŞ
Yüksek Lisans
İngilizce
2019
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ULUĞ BAYAZIT