Simulating gaze behavior of virtual crowds by predicting interest points
İlgi noktalarını tahmin ederek sanal kalabalıklar için bakış davranışı simülasyonu
- Tez No: 434206
- Danışmanlar: PROF. DR. UĞUR GÜDÜKBAY
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Görme algısı, Görsel dikkat, Visual perception, Visual attention
- Yıl: 2016
- 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
Gerçekçi kalabalık insan grubu davranışı yaratmak kalabalık simülasyonlarının en temel amaçlarından birisi olarak yer alır. Sanal karakterlerin bakış davranışını simüle etmek ve ilgi çekici noktaları tahmin etmek inandırıcı sahneler oluşturmada önemli rol oynamaktadır. Fakat bu yaklaşım bu zamana kadar bilgisayar grafiği alanında yeteri kadar ilgi çekmemiştir. Bu çalışma sanal karakterlerin bakış davranışı üretmesini sağlayan bir dikkat çekicilik modeli sunmaktadır. Model algı üzerine yapılmış güncel çalışmaları ele alarak dikkat çekici unsurlar belirler ve bu unsuların etkilerini ölçer. Bir karakterin ilgisini çeken noktayı tahmin ederken sahnede karakterin görüş alanınında bulunan diğer karakterler ve nesnelerin dikkat çekme skorları bir ağırlıklı toplam fonksiyonu ile hesaplanır. Ardından bu skorlar karşılaştırılarak izleyici karaktere göre sahnedeki en dikkat çekici varlık bulunur. Bu işlem sahnedeki her bir karakter için hesaplanır ve böylece tüm karakterler çevreleri hakkında görsel bir algıya sahip olurlar. Bunun yanında, modelimiz kalabalık algısına yeni bakış açıları da getirmektedir. Örnek olarak, kalabalıkların gruplar halinde ele alınması, bakış kopyalama, hızın dikkate etkisi verilebilir. Önerilen modelin değerlendirmesi için elde ettiğimiz dikkat çekme modelini videolardan elde ettiğimiz gerçek dünya kalabalık davranış verileri ile karşılaştırdık. Hazırlanan senaryolarda, gerçek kalabalık davranışlarının simülasyonunu yaptık. Elde edilen sonuçlar modelin gerçekçi bakış davranışı sunan ve farklı senaryolara kolaylıkla uygulanabilir olduğunu göstermektedir.
Özet (Çeviri)
Creating realistic crowd behavior is one of the major goals in crowd simulations. Simulating gaze behavior and predicting interest points of virtual characters play a significant role in creating believable scenes, however this aspect has not received much attention in the field. This study proposes a saliency model, which enables virtual agents to produce gaze behavior. The model measures the effects of distinct pre-defined saliency features that are implemented by examining the state-of-the-art perception studies. When predicting an agent's interest point, we compute the saliency scores by using a weighted sum function for other agents and environment objects in the field of view of the agent for each frame. Then we determine the most salient entity in the virtual scene according to the viewer agent by comparing the scores. We execute this process for each agent in the scene, thus agents gain a visual understanding about their environment. Besides, our model introduces new aspects to crowd perception, such as perceiving characters as groups of people, gaze copy phenomena and effects of agent velocity on attention. For evaluation, we compare the resulting saliency gaze model with real world crowd behavior in captured videos. In the experiments, we simulate the gaze behavior in real crowds. The results show that the proposed approach generates plausible gaze behaviors and is easily adaptable to varying scenarios for virtual crowds.
Benzer Tezler
- Spatial-behavioral dynamics in varied urban configurations during emergencies: An integrated VR-ABM approach to disaster resilience
Acil durumlarda farklı kentsel ortamlardaki mekânsal ve davranışsal dinamikler: Afet dayanıklılığı için entegre bir VR-ABM yaklaşımı
DUYGU KALKANLI
Doktora
İngilizce
2026
Şehircilik ve Bölge Planlamaİstanbul Teknik ÜniversitesiŞehir ve Bölge Planlama Ana Bilim Dalı
PROF. DR. SEDA KUNDAK
- A method to process eye-tracker data with image processing algorithms for driver behavior analysis
Sürücü davranış analizi için göz izleme verilerini görüntü işleme algoritmalarıyla işlemek için bir yöntem
FURKAN AYDIN
Yüksek Lisans
İngilizce
2022
İnşaat MühendisliğiPolıtecnıco Dı MılanoPROF. DR. LORENZO MUSSONE
PROF. DR. GİANDOMENİCO CARUSO
- An analysis of voters' perception of visual advertisements with respect to neuromarketing approach: Eye-tracking study
Nöropazarlama yaklaşımıyla seçmenlerin görsel reklam algılarının analizi: Göz izleme çalışması
AHMET ALİOĞLU
Doktora
İngilizce
2018
İşletmeİstanbul Teknik Üniversitesiİşletme Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HURİYE ŞEBNEM BURNAZ
- Üretim sistemlerinde valf-nokta etkili konveks olmayan dinamik ekonomik yük dağıtımı
Nonconvex dynamic economic dispatch of genaration via valve-point loading
MİKAİL PÜRLÜ
Yüksek Lisans
Türkçe
2017
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. BELGİN EMRE TÜRKAY
- Performance evaluatıon of a staged combustıon cycle lıquıd rocket engıne rs-25 usıng a dıgıtal twın approach ın sıemens amesım
Siemens amesim ortaminda sayisal ikiz yaklaşimiyla rs-25 kademeli yanma çevrimli sivi yakitli roket motorunun performans değerlendirmesi
YASİR ŞİMES
Yüksek Lisans
İngilizce
2025
Havacılık ve Uzay Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiUçak ve Uzay Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. İBRAHİM ÖZKOL