Use of probability hypothesis density filter for human activity recognition
insan hareket algılama için olasılıksal hipotez yoğunluk filtresi kullanımı
- Tez No: 442009
- Danışmanlar: PROF. DR. GÖZDE BOZDAĞI AKAR, PROF. DR. MÜBECCEL DEMİREKLER
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2016
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- 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
- 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
2016
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolBoğaziçi ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ALİ TAYLAN CEMGİL
- 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
2014
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiOrta Doğu Teknik ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MÜBECCEL DEMİREKLER
- 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
2020
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. LÜTFİYE DURAK ATA
DR. YAŞAR KEMAL ALP
- Yoğunlaşma ve seyrelme fonksiyonları ile hipotez testi
Hypothesis testing in terms of concentration and attenuation functions
ESİN KÖKSAL
Yüksek Lisans
Türkçe
2003
İstatistikAnkara Üniversitesiİstatistik Ana Bilim Dalı
PROF. DR. YALÇIN TUNCER
- Lif esaslı yalıtım malzemelerinde ısı geçişinin incelenmesi
Investigation of heat transfer in fibrous insulation materials
ALİ CAN GÜÇLÜ
Yüksek Lisans
Türkçe
2012
Makine Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiMakine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. SEYHAN UYGUR ONBAŞIOĞLU