dc.contributor.advisor |
Yrd. Doç. Dr. M. Elif Karslıgil |
|
dc.contributor.author |
Güçlü, Adem
|
|
dc.date.accessioned |
2018-07-24T11:29:42Z |
|
dc.date.available |
2018-07-24T11:29:42Z |
|
dc.date.issued |
2012 |
|
dc.identifier.uri |
http://localhost:6060/xmlui/handle/1/7351 |
|
dc.description |
Tez (Yüksek Lisans) - Yıldız Teknik Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, 2012 |
|
dc.description.abstract |
İnsan hareketlerinin tanınması ve yorumlanması video anlamlandırma çalışmalarının önemli bir parçasını oluşturmaktadır. Bu tez çalışmasında, video görüntülerini değerlendirerek yapılan hareketin ne olduğuna karar veren özgün bir sistem geliştirilmiştir. Böylece, otomatik olarak hareket algılayabilen gürbüz bir sistem oluşturulmuş ve ortam anlamlandırmaya ön adım olabilecek bir yapı ortaya konulmuştur.Önerilen sistemde hareket zamansal bir örüntü olarak tanımlanmış ve bu durumu ifade etmek için anlık durağan görüntü bilgisi ile hareket bilgisinin birleşiminden faydalanılmıştır. Bu işlemin gerçeklenmesinde, öncelikle ön plan çıkarımı ile bilgi içermeyen bölge elenmiştir. Daha sonra ön plan üzerinde insan konumu ve koordinatları blob analizi ile çıkarılmıştır. Optik akış hesabı ile bu bölge üzerindeki hareket bilgisi elde edilmiş ve beraberinde bu bilgi hareketin gücünü ifade eden bir hale dönüştürülmüştür. Elde edilen optik akış güç şekli yönlü gradyanlar histogramı yardımıyla betimleyici bir hale dönüştürülmüştür. Betimleyiciler zaman düzleminde ardışık dizilerek, hareket bilgisinin ve durgun görüntü bilgisinin yanı sıra zaman kavramını da içeren son betimleyiciler elde edilmiştir. Bu betimleyicilerin güçlülüğü ve güvenirliliği esas alınarak zaman düzleminde bir pencere çerçevesinde kayan basit bir sınıflandırıcı ile tanımlayıcı oluşturulmuştur.Bu tez çalışmasında, insan hareketlerinin hareket, durgun görüntü ve zaman bilgisinin birleştirilmesi ile etkili biçimde ifade edilebileceği ortaya konulmuştur. Sonuç olarak ise değişken boyutta, değişen koşullar altında başarıyla çalışabilecek, otonom hareket tanıyabilen ve bu sayede video anlamlandırabilen bir yapı oluşturulmuştur. |
|
dc.subject |
İnsan hareketlerinin algılanması |
|
dc.subject |
Hareket tanıma |
|
dc.subject |
Ardışık gradyanlar histogramı |
|
dc.title |
Gerçek zamanlı video görüntülerinden insan hareketlerinin tanınması ve yorumlanması |
|
dc.type |
Tez |
|