Derin Öğrenmeye Dayalı 2 Boyutlu İnsan Poz Tahmin Modellerinin Karşılaştırılması

Abstract

İnsan hareketlerinin analizi, bilgisayarlı görü ve yapay zekâ alanlarında büyük öneme sahip bir çalışma alanıdır. Özellikle eklem noktalarının tespiti, insan hareketlerinin ve duruşlarının dijital ortamda modellenmesi açısından kritik rol oynar. Bu alan, tıp, spor, rehabilitasyon, güvenlik, insan-bilgisayar etkileşimi gibi birçok disiplinde geniş bir kullanım alanına sahiptir. Eklem noktalarının doğru ve etkin bir şekilde belirlenmesi sayesinde, sporcuların performans değerlendirilmesi, hastaların rehabilitasyon süreçlerinin izlenmesi ve işaret dili gibi karmaşık hareketlerin dijital ortamda tanınması sağlanabilmektedir. Eklem noktalarını tespit etmek için geliştirilen çeşitli yazılım kütüphaneleri, farklı algoritmalar kullanarak hız, doğruluk ve kullanım kolaylığı açısından avantajlar sunmaktadır. MediaPipe, MoveNet, OpenPose, AlphaPose, Detectron2 ve HRNet gibi popüler kütüphaneler, bu alanda yaygın olarak kullanılmakta ve her birinin belirli avantaj ve dezavantajları bulunmaktadır. Bu çalışmada, kütüphaneler karşılaştırılarak insan hareketlerinin analizinde kullanılan yöntemler ve kullanılabilecekleri alanlara yönelik değerlendirmeler yapılmıştır. MediaPipe Holistic ve MoveNet kütüphaneleri gerçek zamanlı uygulamalarda başarılı bulunurken, AlphaPose, ViTPose ve HRNet'in yüksek doğruluk gerektiren uygulamalar için daha etkili olduğu görülmüştür.