A hybrid approach for human motion retrieval
İnsan hareketi erişimi için melez bir yaklaşım
- Tez No: 409105
- Danışmanlar: PROF. DR. HALİL BÜLENT ÖZGÜÇ, DOÇ. DR. TOLGA KURTULUŞ ÇAPIN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: İnsan animasyonu, Human animation
- Yıl: 2015
- Dil: İngilizce
- Üniversite: İhsan Doğramacı Bilkent Üniversitesi
- Enstitü: Mühendislik ve Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Hareket veritabanları üzerinden benzer hareket erişimi bilgisayar animasyonu araştırmalarının önemli bir konusu haline gelmiştir. İkili değerli geometrik özellik ve ters indis kullanımı bu problemin verimli çözümlerinden birisidir. Bu yaklaşım bulanık aramalar için çeşitlilik ve hatalılık algoritmaları ile birlikte kullanılabilmektedir. Fakat yakın benzerlik aramaları bu yaklaşım ile mümkün değildir. Buna ek olarak bu yaklaşım ikili değerli geometrik özellik seçiminde insan girişi gerektirdiğinden otomatik değildir. Başka bir verimli yaklaşımda, orta boyutta rakamsal özellik kümeleri, k-d ağacı ve yönlü çizge üzerinde en kısa yol arama kullanılmıştır. Fakat bu yaklaşım bulanık aramalar için bir araç sunmamaktadır. Bu tezde, rakamsal özellik kümeleri, k-d ağacı tabanlı dizinleme yapısı ve ters indisler kullanan bir melez yaklaşım öneriyoruz. Bizim melez yaklaşımımız kullanıcı girişine ihtiyaç duymamaktadır ve çeşitlilik algoritmaları ile birlikte kullanılabilmektedir. Sonuçlarımız melez yaklaşımımızın hareket veritabanı üzerinde benzerlik aramaları için kullanılabilir ve verimli olduğunu göstermektedir.
Özet (Çeviri)
Retrieving similar motions from motion databases has become an essential topic of computer animation research. The use of binary geometric features and inverted indexes is one of the efficient solutions to this problem. This approach can be used with variation and inexactness algorithms for fuzzy searches. However, close similarity searches are not possible. In addition, the process is not automatic since it needs user input for selecting binary features to use. In another efficient approach, k-d tree with medium sized numerical based feature sets and shortest path search on a directed graph are used. However, it does not propose any tool for fuzzy searches. In this thesis, we propose a hybrid approach that utilizes numerical based feature sets, k-d tree based indexing structure and inverted index based motion matching technique. Our hybrid approach does not need user input, can be used in environments requiring close similarity of motions and can be used with variation and inexactness algorithms. Our results show that our hybrid approach is useful and efficient for similarity searches on motion databases.
Benzer Tezler
- A new approach using deep learning methodologies from human activity recognition to Robot Grasping
İnsan aktivitesi tanımadan Robot Kavrama'ya derin öğrenme yöntemlerini kullanarak yeni bir yaklaşım
SENEM TANBERK
Doktora
İngilizce
2020
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolDoğuş ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MİTAT UYSAL
DR. DİLEK BİLGİN TÜKELİ
- A distributed human identification system for indoor environments
Kapalı ortamlar için dağıtık mimarili insan tanıma sistemi
EMRE SERCAN ASLAN
Yüksek Lisans
İngilizce
2016
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. GÖKHAN İNCE
- Motion estimation for video coting
Video kodlama için devinim kestirimi
ÖZGÜR KUTLU GÜLLE
Yüksek Lisans
İngilizce
1996
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiBoğaziçi ÜniversitesiPROF.DR. BÜLENT SANKUR
- Design as making: Integration of design development and fabrication through human-computer interaction
Yaparak tasarlama: insan bilgisayar etkileşimi ile tasarım ve imalat süreçlerini bütünleştirme
SERDAR AŞUT