Geri Dön

Use of probability hypothesis density filter for human activity recognition

insan hareket algılama için olasılıksal hipotez yoğ‡unluk filtresi kullanımı

  1. Tez No: 442009
  2. Yazar: ELİF ERDEM GÜNAY
  3. Danışmanlar: PROF. DR. GÖZDE BOZDAĞI AKAR, PROF. DR. MÜBECCEL DEMİREKLER
  4. Tez Türü: Doktora
  5. Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2016
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.

Özet

Bu tez, GMPHD tabanlı olası lı ksal grup takibi ile insan hareketi algı lama konusunu adreslemektedir. Önerilen çözüm, probleme sı ralı ve durumsal bir şekilde yaklaşmaya dayanmaktadı r. Öncelikle, Harris Corner Detector(HCD) tekniği kullanı larak video görüntülerindeki özellik setleri elde edilmektedir. Bunu takiben elde edilen özellik kümeleri üzerinde son yı llarda popüler olan Gaussian Mixture Probability Hypothesis Density (GMPHD) Fi ltresi uygulanmaktad r. GMPHD Fitresi ç ıkt ısı ndan farkl ılı k yaratan bilgiler çı karı lmakta ve bu bilgiler ile hem insan vücudunun farklı bölümleri ile ilişkili hem de tüm vücudu temsil eden algı lama özellikleri çı karılmaktadı r. Bu özellikler her bir özellik için oluşturulan Hidden Markov Modellerini(HMM) beslemekte ve optimal HMM'lerin seçimi ile alg lama sonucu oluşturulmaktad ır. Önerilen çözümün başarı m KTH Araştı rma Projeleri Veri Tabanı ve tez kapsamında çekilmiş insan ın sabit bir objenin arkası ndan geçtiği durumlardaki videolarda gösterilmiş ve sonuçlar doğru bir şekilde tan ımlanm ış videoları n yüzdesi olarak sunulmaktad ır. Aynı deneyler KTH veritabanı nda, önerilen algoritmanı n takip adı m ında KLT kullan ılarak da gerçekleştirilmiş ve tanı ma yüzdeleri çı karı lm ıştı r. Ayrı ca literatürde bulunan yüksek performanslı bir algoritma ile bu videolar üzerinden karşı laşt ırma yapı lm ıştı r.

Özet (Çeviri)

This thesis addresses a Gaussian Mixture Probability Hypothesis Density (GMPHD) based probabilistic group tracking approach to human action recognition problem. First of all, feature set of the video images denoted as observations are obtained by applying Harris Corner Detector(HCD) technique following a GMPHD lter, which is a state-of-the-art target tracking method. Discriminative information is extracted from the output of the GM-PHD lter and using these, recognition features are constructed related to di erent body segments and the whole body. An unique Hidden Markov Model(HMM) belonging to each feature is fed by these information and recognition is performed by selecting optimal HMM's. The performance of the proposed approach is shown on the videos in KTH Research Project Database and custom videos including occlusion scenarios. The results are presented as the percentage of the correctly recognized videos. Same experiments on KTH database are performed for KLT tracker instead of GMPHD in the proposed approach. In addition, a comparison is made for an algorithm in the literature for the custom videos. The results shown that proposed approach has comparable performance on KTH database and is better in handling occlusion scenarios.

Benzer Tezler

  1. Effects of the receiver characteristics, variation of target intensity and nonlinearity on probability hypothesis density filter compared to data association techniques

    Alıcı özellikleri, hedef yoğunluğundaki değişim ve nonlineerliğin olasılık hipotez yoğunluğu üzerinde veri ilişkilendirme tekniklerine kıyasla etkileri

    KEMAL ÖKSÜZ

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2016

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolBoğaziçi Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ALİ TAYLAN CEMGİL

  2. Background tracking of a video taken from a front camera of non maneuvering vehicle

    İleri yönde hareket eden aracın ön kamera görüntüsünde arka plan takibi

    ÖNDER ÜNVER

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2014

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MÜBECCEL DEMİREKLER

  3. Optimization of Pulse Detector Designs in Wideband Digital Receivers Operating at Low SNR Regime

    Düşük SNR Rejiminde Çalışan Geniş Bant Sayısal Almaçlarda Darbe Detektör Tasarımının Eniyilemesi

    MUSTAFA KÜÇÜK

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2020

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. LÜTFİYE DURAK ATA

    DR. YAŞAR KEMAL ALP

  4. Yoğunlaşma ve seyrelme fonksiyonları ile hipotez testi

    Hypothesis testing in terms of concentration and attenuation functions

    ESİN KÖKSAL

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2003

    İstatistikAnkara Üniversitesi

    İstatistik Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. YALÇIN TUNCER

  5. Lif esaslı yalıtım malzemelerinde ısı geçişinin incelenmesi

    Investigation of heat transfer in fibrous insulation materials

    ALİ CAN GÜÇLÜ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2012

    Makine Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Makine Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. SEYHAN UYGUR ONBAŞIOĞLU