Anomaly detection using sparse features and spatio-temporal hidden Markov model for pedestrian zone video surveillance
Seyrek öznitelikler ve uzay-zamansal gizli Markov modelleri kullanılarak yaya bölgelerinde video gözetleme için aykırılık tespiti
- Tez No: 409146
- Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. TUĞBA TAŞKAYA TEMİZEL, DOÇ. DR. ALPTEKİN TEMİZEL
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2014
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Enformatik Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilişim Sistemleri Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Halka açık alanların güvenliği için gözetim araçlarının kullanımıyla kalabalık davranışının otomatik analizi önem kazanmıştır. Halka açık alanlarda insan yoğunluğu değişiklik göstermektedir. Bu yüzden ilgili algoritmaların hem düşük hem de yüksek yoğunluklu kalabalıklarda birden düzgün çalışması gerekmektedir. Temelde, kalabalık davranışını inceleyen iki metot mevcuttur: Objelerin takibini temel alan ve kalabalıktaki bireyleri tek tek takip eden yöntemler ve kalabalığı bir bütün olarak analiz eden tümcül yöntemler. Bu çalışmada amaç yaya bölgelerine ait videolardaki aykırılıkların tümcül bir yaklaşım kullanılarak tespitidir. Yaya bölgelerine ait videolar, insan yoğunluğuna göre otomatik olarak gruplanarak analiz edilir. Yaya hareketi bireylerin tespit ve takibi yapılmaksızın,“Oriented Fast and Rotated Brief (ORB)”öznitelik tespit edicisi kullanılarak bulunmuş özniteliklerle modellenmiştir ve bu sayede gizlilik koruyucu özelliğe sahiptir. Bu öznitelikler, daha sonra“Binary Robust Independent Elementary Features (BRIEF)”öznitelik tanımlayıcısı kullanılarak temsil edilmiş ve aykırılık tespiti için uzay-zamansal Gizli Markov Modeli kullanılmıştır.
Özet (Çeviri)
Automated analysis of crowd behavior for anomaly detection has become an important issue to ensure the safety and security of the public spaces. Public spaces have varying people density and as such, algorithms are required to work robustly in low to high density crowds. Mainly, there are two different approaches for analyzing the crowd behavior: methods based on object tracking where individuals in a crowd are tracked and holistic methods where the crowd is analyzed as a whole. In this work, the aim is to detect anomalies in pedestrian zone videos using a holistic approach. The pedestrian zone videos are automatically grouped according to crowd density. The pedestrian motion is modeled as a whole without detecting and tracking the individuals using the features obtained Oriented Fast and Rotated Brief (ORB) feature detector and thus the model is privacy preserving. These features are then represented using Binary Robust Independent Elementary Features (BRIEF) descriptor and a spatiotemporal Hidden Markov Model is used for anomaly detection.
Benzer Tezler
- Uzun dalga kızılötesi hiperspektral görüntülerde hedef tespiti
Target detection from long-wave infrared hyperspectral images
SEFA KÜÇÜK
Yüksek Lisans
Türkçe
2015
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiHacettepe ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. SENİHA ESEN YÜKSEL
- Hiperspektral imgelerde arka planın normal olmayan dağılımlar ile modellenmesi ve anomali tespiti
Background modeling with non-normal distributions in hyperspectral images and anomaly detection
ENSAR BURAK AYTEKİN
Yüksek Lisans
Türkçe
2022
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiGebze Teknik ÜniversitesiElektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. KORAY KAYABOL
- Satellite images super resolution using generative adversarial networks
Uydu görüntülerinde çekişmeli üretici ağ kullanarak süper çözünürlük
MARYAM SERDAR
Yüksek Lisans
İngilizce
2022
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesiİletişim Sistemleri Ana Bilim Dalı
PROF. DR. AHMET HAMDİ KAYRAN
- Yere nüfuz eden radarlarda öğrenme tabanlı yeni kargaşa giderme yöntemleri
New learning-based clutter removal methods in ground penetrating radar
EYYUP TEMLİOĞLU
Doktora
Türkçe
2023
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. IŞIN ERER
- Moving object tracking by regularization via sparsity in wide area aerial video
Hava aracından çekilmiş geniş alan videolarında seyreklik tabanlı regülarizasyon ile hareketli nesne takibi
ERDEM ONUR ÖZYURT
Yüksek Lisans
İngilizce
2017
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. BİLGE GÜNSEL KALYONCU