Video işaretlerinde yaya takibi
Pedestrian tracking on video signals
Yazar: ABDULLAH ÖZEK
Danışman: DR. ÖĞR. ÜYESİ BÜLENT BOLAT
Yıldız Teknik Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Haberleşme Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2019
Konu: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği = Electrical and Electronics Engineering

Özet:
Gelişen teknoloji ile birlikte artan görüntü işleme çalışmaları, bu alanda çalışan sistemlerin uygulama alanlarını hızla artırmaktadır. Görüntü işleme çalışmalarında plaka tanıma, yüz tanıma, yaya tanıma gibi nesne tespiti uygulamaları çokça görülmektedir. Havaalanlarında, tren istasyonlarında, caddelerde ve alış veriş merkezlerinde çok sayıda insan sürekli olarak çeşitli yönlerde hareket etmektedir. Günümüzde mağazaların yerleşimleri satış stratejileri açısından oldukça önemlidir. İnsanlar alışveriş merkezlerine, havaalanlarına girdiklerinde bir yön eğilimlerine sahiptir. Bundan dolayı, tasarlanan sistem büyük alış veriş merkezlerinin, havaalanlarının girişlerine yerleştirilen kamera ile elde edilen videoları kullanarak, insanların potansiyel hareket yönlerinin çıkarılmasını sağlamaktadır. Böylece o bölgelerde yer alan mağazaların satış potansiyelinin daha fazla olabileceği düşünülmektedir. Yaya takip sistemleri, insanların potansiyel yön güzergâhlarının çıkarılması açısından oldukça önemli sistemlerdir.
Bu çalışmada nesne tespiti uygulamalarından olan yaya tespiti üzerine çalışılmış ve sabit bir kameradan kaydedilen videoda tespit edilen yaya takip edilerek izlediği güzergâh çıkarılmıştır. Çalışma temel olarak hareketli nesne tespiti, yaya tespiti ve yaya takibi olmak üzere üç aşamadan oluşmaktadır. Hareketli nesne tespiti aşamasında Gauss Karışımı (GK) algoritması kullanılarak arka plan çıkarımı yapılmış ve İlgi Alanı (ROI) tespit edilmiştir. Yaya tespiti aşamasında görüntünün özniteliklerini çıkarmak için tanımlayıcı olarak Yönlü Gradyanların Histogramı (HOG) algoritması, sınıflandırmak için Destek Vektör Makinesi (SVM), k En Yakın Komşu (kNN) ve Adaboost algoritmalarının birleşimi ile çoğunluk oylamasına dayanan bir sınıflandırıcı geliştirilerek kullanılmıştır. Yaya takibi aşamasında ise kalman filtresi kullanılmıştır.
Gerçeklenen sistem, INRIA veri setinden alınan örnekler ile eğitilmiş ve test edilmiştir. Önerilen sınıflandırıcı kullanılarak video işaretlerinde yaya takibi gerçekleştirilmiş ve yayanın izlediği güzergâh çıkarılmıştır. Önerilen sınıflandırıcı kullanıldığında yayaların tespitinde diğer sınıflandırıcılara göre daha iyi bir oranda tespit yaptığı görülmüştür.

Anahtar Kelimeler: Hareketli nesne tespiti, yaya tespiti, yaya takibi, çoğunluk oylamasına dayalı sınıflandırma

Abstract:
With the help of advancing technology, the application area of image processing systems is getting broader. Object detection applications such as license plate recognition, face recognition, pedestrian recognition are widely seen in image processing studies. Many people in airports, train stations, streets and squares are constantly moving in various directions. Nowadays, the placement of stores is very important in terms of sales strategies. People have a direction when they enter the shopping centers and airports. Therefore, the designed system enables the removal of potential directions of movement of large shopping centers by using videos from the cameras placed in the entrances of the airports. Thus, it is thought that the sales potential of the stores located in those regions may be higher. Pedestrian tracking systems are very important systems in terms of people's potential route routes.
In this study, the pedestrian detection from the application of object detection is studied and the route, that the pedestrian is detected by tracking the pedestrian detected on the video recorded from a fixed camera, is obtained. The study is basically composed of three stages; moving object detection, pedestrian detection and pedestrian tracking. Background is extracted using Gauss Mixture Model (GMM) during the moving object detection phase and Region of Interest (ROI) is determined. Histogram of Oriented Gradients (HOG) is used as a descriptor to extract the visual attributes in the pedestrian detection phase, and a classifier based on majority basis with the combination of Support Vector Machine (SVM), k Nearest Neighbors (kNN) and Adaboost algorithms is developed. In pedestrian tracking phase, Kalman filter is used.
The actual system is trained and tested with samples from the INRIA dataset. Using the proposed classifier, pedestrian tracking is performed on the video signals, and the track followed by the pedestrian track is acquired. It is observed that the more accurate results are obtained in the detection of pedestrian when the proposed classifier method is used.

Keywords: Moving object detection, pedestrian detection, pedestrian tracking, majority rating classification