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

Basit Görünüm
dc.contributor.authorPeldek, Serkan
dc.contributor.authorBeceri̇kli̇, Yaşar
dc.date.accessioned2026-01-04T12:18:35Z
dc.date.issued2018-09-12
dc.description.abstractBu 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.
dc.description.urihttps://doi.org/10.17341/gazimmfd.460500
dc.description.urihttps://dergipark.org.tr/en/download/article-file/722236
dc.description.urihttps://dx.doi.org/10.17341/gazimmfd.460500
dc.description.urihttps://dergipark.org.tr/tr/pub/gazimmfd/issue/45387/460500
dc.identifier.doi10.17341/gazimmfd.460500
dc.identifier.issn1300-1884
dc.identifier.openairedoi_dedup___::f4eed6a3421be06af51e27b0c243b9af
dc.identifier.orcid0000-0001-6271-4832
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/20.500.12597/36960
dc.identifier.volume2018
dc.identifier.wos000468368400034
dc.publisherJournal of the Faculty of Engineering and Architecture of Gazi University
dc.relation.ispartofGazi Üniversitesi Mühendislik-Mimarlık Fakültesi Dergisi
dc.rightsOPEN
dc.subjectEngineering
dc.subjectMühendislik
dc.subjectGenelleştirilmiş çoklu cezbedici hücresel otomatlar
dc.subjectHareket tespiti
dc.subjectHareket tanıma
dc.subjectHücresel Otomatlar
dc.titleGMACA ile Hareket Tespiti Yapılan Video Görüntülerde İnsan Hareketlerinin Tanınması
dc.typeArticle
dspace.entity.typePublication
local.api.response{"authors":[{"fullName":"PELDEK, Serkan","name":"Serkan","surname":"Peldek","rank":1,"pid":{"id":{"scheme":"orcid","value":"0000-0001-6271-4832"},"provenance":null}},{"fullName":"BECERİKLİ, Yaşar","name":"Yaşar","surname":"Beceri̇kli̇","rank":2,"pid":null}],"openAccessColor":"gold","publiclyFunded":false,"type":"publication","language":{"code":"und","label":"Undetermined"},"countries":null,"subjects":[{"subject":{"scheme":"keyword","value":"Engineering"},"provenance":null},{"subject":{"scheme":"keyword","value":"Mühendislik"},"provenance":null},{"subject":{"scheme":"FOS","value":"0202 electrical engineering, electronic engineering, information engineering"},"provenance":null},{"subject":{"scheme":"FOS","value":"02 engineering and technology"},"provenance":null},{"subject":{"scheme":"keyword","value":"Genelleştirilmiş çoklu cezbedici hücresel otomatlar;Hareket tespiti;Hareket tanıma;Hücresel Otomatlar"},"provenance":null}],"mainTitle":"GMACA ile Hareket Tespiti Yapılan Video Görüntülerde İnsan Hareketlerinin Tanınması","subTitle":null,"descriptions":["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."],"publicationDate":"2018-09-12","publisher":"Journal of the Faculty of Engineering and Architecture of Gazi University","embargoEndDate":null,"sources":["Crossref","Volume: 34, Issue: 2 1025-1044","1300-1884","1304-4915","Gazi Üniversitesi Mühendislik Mimarlık Fakültesi Dergisi","Journal of the Faculty of Engineering and Architecture of Gazi University"],"formats":["application/pdf"],"contributors":null,"coverages":null,"bestAccessRight":{"code":"c_abf2","label":"OPEN","scheme":"http://vocabularies.coar-repositories.org/documentation/access_rights/"},"container":{"name":"Gazi Üniversitesi Mühendislik-Mimarlık Fakültesi Dergisi","issnPrinted":"1300-1884","issnOnline":null,"issnLinking":null,"ep":null,"iss":null,"sp":null,"vol":"2018","edition":null,"conferencePlace":null,"conferenceDate":null},"documentationUrls":null,"codeRepositoryUrl":null,"programmingLanguage":null,"contactPeople":null,"contactGroups":null,"tools":null,"size":null,"version":null,"geoLocations":null,"id":"doi_dedup___::f4eed6a3421be06af51e27b0c243b9af","originalIds":["10.17341/gazimmfd.460500","50|doiboost____|f4eed6a3421be06af51e27b0c243b9af","2891425368","oai:dergipark.org.tr:article/460500","50|tubitakulakb::0a664126e9ba498a00331891652df543"],"pids":[{"scheme":"doi","value":"10.17341/gazimmfd.460500"}],"dateOfCollection":null,"lastUpdateTimeStamp":null,"indicators":{"citationImpact":{"citationCount":3,"influence":2.6356548e-9,"popularity":2.6340752e-9,"impulse":2,"citationClass":"C5","influenceClass":"C5","impulseClass":"C5","popularityClass":"C5"}},"instances":[{"pids":[{"scheme":"doi","value":"10.17341/gazimmfd.460500"}],"type":"Article","urls":["https://doi.org/10.17341/gazimmfd.460500"],"publicationDate":"2018-09-12","refereed":"peerReviewed"},{"pids":[{"scheme":"doi","value":"10.17341/gazimmfd.460500"}],"type":"Article","urls":["https://dergipark.org.tr/en/download/article-file/722236"],"refereed":"nonPeerReviewed"},{"alternateIdentifiers":[{"scheme":"mag_id","value":"2891425368"},{"scheme":"doi","value":"10.17341/gazimmfd.460500"}],"type":"Other literature type","urls":["https://dx.doi.org/10.17341/gazimmfd.460500"],"refereed":"nonPeerReviewed"},{"alternateIdentifiers":[{"scheme":"doi","value":"10.17341/gazimmfd.460500"}],"type":"Article","urls":["https://dergipark.org.tr/tr/pub/gazimmfd/issue/45387/460500"],"publicationDate":"2017-09-26","refereed":"nonPeerReviewed"}],"isGreen":false,"isInDiamondJournal":false}
local.import.sourceOpenAire
local.indexed.atWOS

Dosyalar

Koleksiyonlar

Publications