Anlık görüntüden nesne çıkarımı ve otomatik nesne takibi uygulaması
Object extraction from real time video image and an automated object tracking application
Yazar: GÖKAY GÖKSER GÜL
Danışman: YRD. DOÇ. DR. A. MURAT ÖZBAYOĞLU
TOBB Ekonomi ve Teknoloji Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2009
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control

Özet:
Gerçek zamanlı video görüntülerinin analiz edilerek işlenmesi kamu güvenliği, önleyici hizmetler, olay tespit ve takip, trafik gözetleme ve sınır güvenliği gibi yüksek doğruluk ve güvenilirlik oranına ihtiyaç duyan sistemler için güvenilir teknikler olarak kabul edilmiştir. Yapılan bu çalışmada gerçek zamanlı video çerçeveleri üzerinde arka plan çıkarımı ( Background Subtraction ) yöntemi ile hareketli nesneler tespit edilerek genel dış hatları belirlenmektedir. Hareketli nesneler üzerinde detaylı dış hatlar belirlenmesi için, arka plan çıkarımında elde edilen görüntü üzerinde belirlenen eşik değeri (Image Threshold) altında değerlere sahip bölgeler ihmal edilerek daha etkili bir yapı oluşturulmaya çalışılmıştır. Bu çalışmada kullanılan video çerçeveleri üzerinde hareket eden nesnelerin tespit edilmesinde kullanılan arka plan çıkarım metodunun nesne genel hatları hakkında güvenilir bilgi verdiği belirlenmiştir.Hareket eden nesnelerin yerlerinin belirlenmesinden sonra her bir video çerçevesi için aynı teknikler kullanılarak hareketli nesnelerin bütün görüntü boyunca izlenmesi sağlanmıştır. Çalışma boyunca nesne hareketlerinin bütün video çerçeveleri boyunca analiz edilerek genel bir hareket şablonu belirlenmesi amaçlanmıştır. Bu sayede nesnenin görüntülenememesi durumunda daha önceden oluşturulan hareket şablonu yardımı ile nesnenin bulunması gereken pozisyon tahmin edilmektedir Çalışma süresince en önemli amaçlardan birisi olan nesne görüntüsünün engellenmesi durumunda (Occlusion) takip işleminin devam edebilmesi için özel olarak geliştirilmiş hareket analiz algoritmaları kullanılmıştır. Kullanılan yapıda nesne ile kamera arasına giren engelin nesne görüntüsünü kısmen veya tamamen engellemesi durumları dâhil nesne takibi yapılabilmektedir. Çalışma sonucunda elde edilen istatistiksel değerlerin incelenmesi sonucunda video çerçeveleri boyunca nesne takibinin başarı ile yapılabildiği gözlemlenmiştir.

Abstract:
Real time video processing is known as composition of reliable techniques for applications such as national border security, traffic monitoring, event detection and public security which requires high reliability and correctness rates. The objective of this study is to track moving objects in real time video images. Background subtraction techniques are applied on the real time video images in order to detect lines and borders of moving objects. Image threshold techniques are applied onto background subtraction result and pixel values which are below the image threshold are omitted to increase the efficiency of the developed algorithm. In this study it is observed that background subtraction and image threshold techniques generate satisfactory results for moving object detection in real time video images. Occlusion handling is one of the key purposes of the study, special movement algorithms are used for occlusion handling such as movement template generation. Movement template generation is used to handle occlusion by generating movement template; position estimation of the object can be done when the moving object is occluded by an obstacle or become invisible from the camera?s view. It is also observed that it is possible to generate successful outputs fro tracking moving objects in the video frames, even when the moving object is partially or entirely occluded by an obstacle. The classification results and the values of statistical parameters indicated that the combination of background subtraction and movement template generation for moving objects results feasible outputs for real time video object tracking.Keywords: Object Tracking, Image Threshold, Background Subtraction, Movement pattern.