Vücut şekli ve yürüyüş tarzında kişi tespitine yönelik makine öğrenmesi algoritmaları analizi
Analysis of machine learning algorithms for person identification based on body shape and gait
- Tez No: 992590
- Danışmanlar: PROF. DR. GÖKHAN SİLAHTAROĞLU
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Yönetim Bilişim Sistemleri, Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Management Information Systems, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2026
- Dil: Türkçe
- Üniversite: İstanbul Medipol Üniversitesi
- Enstitü: Sosyal Bilimler Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Yönetim Bilişim Sistemleri Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Günümüzde güvenlik ve asayişin sürdürülebilir biçimde sağlanması, artan nüfus ve hareketlilikle birlikte daha kritik hale gelmiştir. Bu ihtiyaç, uzaktan ve temassız kimlik doğrulama yapabilen biyometrik sistemlere ilgiyi artırmıştır. Davranışsal biyometri kapsamında yer alan yürüyüş, bireye özgü örüntüler içermesi ve uzaktan gözlemlenebilmesi nedeniyle öne çıkmaktadır. Bu tez çalışmasında, yer ve İHA görüntüleri arasında çapraz görünüm kişi tanıma problemi yürüyüş temelli olarak ele alınmıştır. Yerden ve havadan elde edilen görüntülerden GEI temsilleri üretilmiş, ResNet 18 tabanlı metrik öğrenme yaklaşımıyla kimliğe özgü gömme vektörleri çıkarılmıştır. Veri seti, üniversite yerleşkesinde gönüllü katılımcılarla toplanmış ve İHA görüntüleri farklı irtifa ve kamera açıları altında kaydedilmiştir. Bu sayede yer hava eşleştirme senaryosunda ölçek değişimi ve bakış açısı farkı gibi saha koşulları gerçekçi biçimde yansıtılmıştır. Eğitim sürecinde dengeli kimlik örnekleme ve Batch Hard Triplet Loss kullanılmış, model seçimi doğrulama kümesinde ÇKÖF ile hesaplanan mAP değerine göre yapılmıştır. Deneylerde tek kare eşleştirme ile ÇKÖF tabanlı prototip eşleştirme karşılaştırılmış, prototip yaklaşımının Rank 1, Rank 5 ve mAP metriklerinde belirgin iyileşme sağladığı görülmüştür. Ayrıca kimlik bazlı analizler, bazı kimliklerde sistematik karışmalar ve çekim merkezi benzeri örüntüler oluşabildiğini göstermiştir. Elde edilen bulgular, yer hava senaryosunda yürüyüş biyometrisinin uygulanabilirliğini desteklemekte ve daha güçlü temsil yöntemleri ile daha çeşitli veri setleri kullanıldığında performansın artırılabileceğine işaret etmektedir.
Özet (Çeviri)
Today, ensuring sustainable security and public order has become more critical with increasing population and mobility. This need has increased interest in biometric systems capable of remote and contactless identity verification. Gait, which falls under behavioral biometrics, stands out because it contains unique patterns specific to the individual and can be observed remotely. This thesis addresses the cross-view person recognition problem between ground and UAV images based on gait. GEI representations were generated from ground and aerial images, and identity-specific embedding vectors were extracted using a ResNet 18-based metric learning approach. The dataset was collected with volunteer participants on a university campus, and UAV images were recorded at different altitudes and camera angles. This allowed realistic reflection of field conditions such as scale changes and perspective differences in the ground-air matching scenario. Balanced identity sampling and Batch Hard Triplet Loss were used during the training process, and model selection was based on the mAP value calculated with MFFF on the validation set. In the experiments, single-frame matching was compared with MFFF -based prototype matching, and the prototype approach showed significant improvement in Rank 1, Rank 5, and mAP metrics. Additionally, identity-based analyses have shown that systematic mix-ups and attraction center-like patterns can occur in some identities. The findings support the applicability of walking biometrics in the ground-air scenario and indicate that performance can be improved when stronger representation methods and more diverse data sets are used.
Benzer Tezler
- Aile hekimliği polikliniklerinde izlenen erişkinlerin dijital bağımlılık düzeyinin ve ilişkili faktörlerin değerlendirilmesi
Evaluation of digital addiction level and related factors of adults followed in family medicine clinics
SİNEM ÖZAYDIN SARI
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2021
Aile HekimliğiSağlık Bilimleri ÜniversitesiAile Hekimliği Ana Bilim Dalı
UZMAN ZEYNEP AŞIK
- Erken Hristiyan ve ilk Bizans resim ve kabartma sanatında kaynak ve okullar (2 cilt)
Sources and school of painting and sculpture during the early Christian and first Byzantine period
AHMET MEHMET KİPMEN
- Erzincan İl Merkezi'nde öğrenim gören lise öğrencilerinde obezite prevalansı ve etkili faktörler
The prevalence of obesity and associated risk factors in high schools students in Erzincan City Center
SARA SALCAN
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2017
Halk SağlığıErzincan ÜniversitesiHalk Sağlığı Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. TALAT EZMECİ
- Kişiye özel ortopedik tabanlık tasarımı ve analizi
Customized orthopedic insole design and analysis
SALİH ÖZKAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2018
Bilim ve TeknolojiKastamonu ÜniversitesiMalzeme Bilimi ve Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. FATMA KANDEMİRLİ
- Gebelerde reformer pilatesin ağrı, fonksiyonel kapasite, lumbopelvik stabilizasyon, abdominal kaslar, solunum fonksiyonları, pelvik taban fonksiyonları ve venöz yetmezlik üzerine etkileri
Effects of Reformer Pilates on pain, functional capacity, lumbopelvic stabilization, abdominal muscles, respiratory function, pelvic floor function, and venous insufficiency in pregnant women
KÜBRA ÖZONAY
Doktora
Türkçe
2026
Fizyoterapi ve Rehabilitasyonİzmir Demokrasi ÜniversitesiFizyoterapi ve Rehabilitasyon Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ÖZLEM ÇİNAR ÖZDEMİR