Yayın:
GMACA ile Hareket Tespiti Yapılan Video Görüntülerde İnsan Hareketlerinin Tanınması

Placeholder

Akademik Birimler

item.page.program

item.page.orgauthor

item.page.kuauthor

item.page.coauthor

Danışman

item.page.language

item.page.type

Dergi Başlığı

Dergi ISSN

Cilt Başlığı

Özet

Bu makale arastirmasi kapsaminda insan hareketlerinin taninmasi, Genellestirilmis Coklu Cezbedici Hucresel Otomatlar (Generalized Multiple Attractor Cellular Automata(GMACA)) ile yapilan hareket tespit goruntuleri kullanilarak gerceklestirilmistir. GMACA Hucresel Otomatlarin birden fazla hucreye uygulanan turudur. Hucresel otomatlarin birden fazla hucreye uygulanmasi kural vektoru kullanilarak gerceklestirilir. Literatur arastirmasinda video goruntulerindeki insan hareketlerini tanima gorevinin; neleri icerecegi, onemi, uygulama alanlari vb. konular arastirilmistir. Insan hareketlerinin taninmasi bes asamada gerceklestirilir; insan nesnesinin tespiti ve takibi gerekir, insan nesnesine ait ozelliklerin cikarimi ve bu ozellikler kullanilarak harekete ait ozelliklerin cikarimi, basit hareketlerden olusan etkinliklerin taninmasi. Gelistirilen hareket tanima yonteminde ilk once goruntuler gri renk uzayina donusturulur. Daha sonra hareket tespiti icin kullanilacak GMACA kural vektoru olusturulur. GMACA kullanilarak hareket tespiti yapilir. Hareket tespit goruntulerinden HOG ozellik vektoru cikarilir ve elde edilen HOG ozellik vektorleri ait olduklari harekete gore etiketlendirilir. Bu sekilde veri seti olusturulur. Olusturulan veri seti capraz-dogrula yontemi ile egitim ve test veri setlerine ayristirilir. Insan hareketlerinin taninmasi SVM yontemi ile gerceklestirilir. Deneysel sonuclar karisiklik matrisi ile gosterilmistir. Karisiklik matrisi kullanilarak gelistirilen tanima yonteminin siniflandirma performansi ortaya konmustur. GMACA ile elde edilen hareket tespit goruntuleri ile yapilan hareket tanima uygulamasi mevcut arka plan cikarma calismalari kadar iyi sonuc vermistir. Elde edilen sonuclar GMACA’nin hareket tespitinde ve hareket tanima calismalarinda kullanilabilecegini gostermektedir. GMACA’nin zayif yani ikili oruntuler uzerinde uygulanabiliyor olmasidir. Gelistirdigimiz hareket tespit yontemi onluk tabandaki piksel degerlerinin ikilik tabana donusturulmesinden sonra uygulanabilir.

Açıklama

item.page.source

Yayınevi

Journal of the Faculty of Engineering and Architecture of Gazi University

item.page.keywords

Alıntı

Koleksiyonlar

Endorsement

Review

item.page.supplemented

item.page.referenced

0

Views

0

Downloads

View PlumX Details


İlişkili Sürdürülebilir Kalkınma Hedefleri