3B zernike momentleri kullanılarak insan hareketlerinin tanınması
Human action recognition using 3D zernike moments
- Tez No: 355626
- Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. SEMİH BİNGÖL
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Unsur tanıma, Yapay görme, Örüntü tanıma, Üç boyutlu yeniden yapılandırma, Şekil tanıma, Feature recognition, Machine vision, Pattern recognition, Three dimensional reconstruction, Shape recognition
- Yıl: 2014
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Hacettepe Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Zernike momentleri dönme hareketine karşı bağımsız olduğundan iki boyutlu görüntülerdeki şekilleri tanımada sıklıkla kullanılan bir araçtır. Benzer biçimde 3B Zernike momentlerinin genlikleri üç boyutlu görüntülerde bu özelliği gösterir. Son yıllarda yaygınlaşan optik sistemlerle insanların da üç boyutlu görüntülerini almak mümkün hale gelmiştir. Bu çalışmada insanlara ait üç boyutlu görüntüleri 3B Zernike momentleriyle analiz ederek görüntülerde yapılan hareketlerin sınıflandırılmasına yönelik yeni bir yöntem önerilmiştir. Önerilen yöntem çoklu kameralı bir hareket yakalama stüdyosunda oluşturulan i3DPost isimli veri kümesinde uygulanmıştır. Veri kümesinde bulunan yürüme, koşma, zıplama, eğilme, el sallama, hoplama ve çömelme gibi temel hareketler %99'dan fazla bir doğruluk oranıyla sınıflandırılabilmiştir.
Özet (Çeviri)
Because they are invariant under rotation, Zernike moments are widely used for shape recognition in two-dimensional images. Similarly, magnitudes of 3D Zernike moments have the analogous property in three dimensional images. In recent years, capturing 3D images of humans has become feasible as a result of advances in optical technologies. In this work, we propose a new method to classify human actions which have been recorded as three dimensional images by using 3D Zernike moments. We have applied our method to the i3DPost Multi-view Human Action Dataset. We were able to classify the actions in the dataset into main activities such as walking, running, jumping, bending, hand-waving, jumping in place and sitting with an accuracy of greater than 99 %.
Benzer Tezler
- LiDAR odometry based 3D slam for autonomous ground vehicles
Otonom kara araçlarında LiDAR odometre tabanlı 3B EZKH
ABDULBAKİ AYBAKAN
Yüksek Lisans
İngilizce
2019
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiMekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HAKAN TEMELTAŞ
- Bilgisayar ortamında görme bozukluklarının ortadan kaldırılması ve simülasyonu
3D reconstruction and simulation of reconstructive correction of eye and eye cornea
PINAR KOCABAŞOĞLU
Yüksek Lisans
Türkçe
2012
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolAnkara ÜniversitesiÜretim Mühendisliği Bölümü
PROF. DR. BAKİ KOYUNCU
- AUTOCAD ortamında oluşturulan 2b'lu çizimlerden 3b'lu katı modellerin elde edilmesi
Reconstruction of 3d solid models from 2d drawings generated in AUTOCAD
ADEM ÇİÇEK
Yüksek Lisans
Türkçe
2001
Makine MühendisliğiGazi ÜniversitesiMakine Eğitimi Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MAHMUT GÜLESİN
- 3B konumsal verilerin modellenmesi ve görsellenmesi
3D spatial data modelling and visualization
ZÜMRA KAVAFOĞLU
Yüksek Lisans
Türkçe
2010
MatematikHacettepe ÜniversitesiMatematik Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. HAŞMET GÜRÇAY
- 3B YEE modelinin MATLAB ile gerçeklenmesi
Simulating 3D YEE model with MATLAB
HASAN ÖVÜÇ
Yüksek Lisans
Türkçe
2010
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolBeykent ÜniversitesiMatematik Bilgisayar Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. TURHAN KARAGÜLER