Doğal ortamlarda yürüyüşten kişi tanıma
Person identification from gait in the wild
- Tez No: 947808
- Danışmanlar: DOÇ. DR. EYÜP GEDİKLİ
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2025
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Karadeniz Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Yürüyüş, fiziksel temas veya açık rıza gerektirmeksizin kimlik tespiti yapılmasına olanak tanıyan davranış temelli bir biyometrik özelliktir. Bu avantajları sayesinde, özellikle yüz veya parmak izi gibi fiziksel biyometrik özelliklerin elde edilemediği güvenlik odaklı gözetim sistemlerinde kullanılabilmektedir. Yürüyüşten kişi tanıma, benzer varyasyon koşullarında yüksek doğruluk sunarken, farklı varyasyonlar ile karşılaşıldığında hâlâ iyileştirilmeye açık bir araştırma problemidir. Yürüyüş, farklı vücut parçalarının eşgüdümünü içeren davranışsal bir hareket olduğundan, her bir vücut bölgesinin tanıma üzerindeki katkısı farklılık göstermektedir. Buradan hareketle çalışmada, yenilikçi bir katkı olarak yerel vücut bölgeleri üzerinde çalışan bir topluluk öğrenme yaklaşımı önerilmektedir. Yatay vücut bölgelerinin her biri için ayrı bir derin öğrenme modeli eğitilmiş ve parçaları işleyen mimariye topluluk öğrenme uygulanmıştır. Parça tabanlı öznitelikleri bütünleştirmek ve en ayırt edici olanları sentezlemek amacıyla, her bir vücut bölgesi için farklı bir derin öğrenme modeli daha eğitilmektedir. Ayrıca, görünüme dayalı varyasyonların tanıma üzerindeki etkisini azaltmak amacıyla, varyasyon içeren ve içermeyen görüntüler arasındaki mutlak farklara dayalı bir parça eleme yöntemi önerilmiştir. Önerilen yöntem, CASIA-B ve Outdoor-Gait gibi yaygın yürüyüş veri setleri üzerinde test edilmiş ve tanıma doğruluğu ile uygulanabilirlik açısından önemli iyileştirmeler sağlamıştır.
Özet (Çeviri)
Gait is a behavior-based biometric feature that enables identity recognition without requiring physical contact or explicit consent. Thanks to these advantages, it can be utilized in security-oriented surveillance systems, particularly when physical biometric features such as the face or fingerprints are unavailable. While gait-based person identification achieves high accuracy under similar conditions, it remains an open research problem when faced with varying scenarios. As gait is a behavioral motion involving the coordination of different body parts, the contribution of each region to recognition performance varies. Motivated by this, the study proposes an ensemble learning approach operating on localized body regions as a novel contribution. For each horizontal body region, an individual deep learning model is trained, and ensemble learning is applied to the models responsible for processing these body parts. To integrate part-based features and synthesize the most discriminative ones, an additional deep learning model is trained for each body region. Additionally, to mitigate the impact of appearance-based variations on recognition, a part elimination method based on absolute differences between images with and without variations is proposed. The proposed method is evaluated on widely used gait datasets such as CASIA-B and Outdoor-Gait, demonstrating significant improvements in recognition accuracy and practical applicability.
Benzer Tezler
- Rekreasyon alanlarında kent mobilyaları tasarımı: Bayraklı Sahili'nde piknik aktivitesi örneğinde incelenmesi
Design of urban furniture in recreation area: Investigation on picnic activity in Bayrakli
CANSU PELİN İŞBİLEN
Yüksek Lisans
Türkçe
2018
Endüstri Ürünleri Tasarımıİstanbul Teknik ÜniversitesiEndüstri Ürünleri Tasarımı Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ DENİZ LEBLEBİCİ BAŞAR
- Whole-body bound gait control of a quadruped robot equipped with anactive spine joint
Aktif omurga eklemi ile donatılmış dört ayaklı robotta sıçrama yürüyüşünün tüm vücut hareketi kontrolü
ÖMER KEMAL ADAK
Doktora
İngilizce
2021
Mekatronik MühendisliğiSabancı ÜniversitesiMekatronik Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. KEMALETTİN ERBATUR
- Farklı ortamlarda yürüyüşün duygu durumu, kaygı düzeyi ve kalp atım hızı değişikliği üzerine etkisinin incelenmesi
Investigation of the effect of walking in different environments on emotion, anxiety level and heart rate change
ERDAL EKMEKCİ
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
SporAkdeniz ÜniversitesiHareket ve Antrenman Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ABDURRAHMAN AKTOP
- 1985-1986 yıllarında Polatlı Devlet Hastanesine kaza nedeniyle başvuranların incelenmesi
Başlık çevirisi yok
FERHAN ŞENOL
Yüksek Lisans
Türkçe
1986
İlk ve Acil YardımGazi ÜniversitesiKazaların Çevresel ve Teknik Araştırması Ana Bilim Dalı (disiplinlerarası)
DOÇ. DR. HİKMET PEKCAN
- Sivas'ta kadınların işgücüne katılım farklılıkları
Başlık çevirisi yok
BİNNUR ERCEM
Yüksek Lisans
Türkçe
1984
SosyolojiCumhuriyet ÜniversitesiKurumlar Sosyolojisi Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. FARUK KOCACIK