İnsan eylemlerinin gerçek zamana yakın tanınması
Near real time human action recognition
Yazar: UFUK YILDIRIM
Danışman: PROF. DR. HAKKI GÖKHAN İLK
Ankara Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2014
Konu: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği = Electrical and Electronics Engineering

Özet:
Bu çalışmada video dizilerinde insan hareketi tanıma problemi ele alınmıştır. Problemin çözümü üç aşamada incelenmiştir. İlk olarak ön işleme ile ilgi noktaları tespit edilmiştir. İlgi noktası tespiti  iki aşamalı bir süzme işlemi ile yapılmıştır. Bir boyutlu Gauss yumuşatıcı süzgeç ile uzamsal olarak hem x ekseni hem de y ekseni boyunca süzme işlemi yapılmıştır. Bu işlemin çıktısı ise bir boyutlu Gabor süzgecinin girdisi olarak işleme sokulmuş ve zaman ekseni boyunca süzme işlemi yapılmıştır. Tespit edilen bu noktalar küboid adı verilen küçük pencerelerde tanımlanmıştır. Tanımlanan küboidlerden Gx(x ekseni), Gy(y ekseni) ve Gt(zaman ekseni) olmak üzere, gradyanları hesaplanarak üç kanal elde edilmiş ve bu kanalların histogramları çıkartılmıştır. Bu sayede her bir küboidin öznitelik vektörü çıkarımı gerçekleştirilmiştir. En son işlem olarak sınıflandırma ile insan hareketine karar verilmiştir. Öznitelik çıkarımı sadece mekânsal olarak değil küboid videosu boyunca yani hem mekânsal hem de zamansal olarak yapılmıştır. Sınıflandırıcı olarak k-en yakın komşu algoritması kullanılmıştır. Ayrıca algoritma Weizmann veritabanı üzerinde çalıştırılmış ve sonuçlar tablolar halinde sunulmuştur. Geleneksel insan hareketi tanıma çalışmalarına ek olarak bu çalışma kapsamında farklı veri tabanlarında başarım incelenmiş, algoritma gerçek kamera ve çerçeve tutucu donanımları kullanılarak Matlab üzerinde çalıştırılmış, öznitelik çıkarımı parametre optimizasyonu gerçekleştirilmiştir. Bu girdilere göre hesaplama zamanı incelenmiştir. Yapılan çalışma sonucunda literatürde rapor edilenden %6-11 daha yüksek başarım elde edilmiştir.

Abstract:
In this work human action recognition problem was discussed in video sequences. Solution of the problem was studied in three stages. Firstly, points of interest were detected with preprocessing. Interest point detection is performed by a two stage filtration. Spatially filtering is performed by one dimensional Gaussian filter along both x and y axis. The output of this process have been treated as the input of the one-dimensional Gabor filter and filtration was carried out along the time axis. These points which are called cuboids were declared in small windows. The described cuboid Gx (x-axis), Gy (y-axis) and Gt (time axis), through three channels obtained by calculating gradients and their histogram was calculated. Then feature extraction was performed and finally, human action is decided by using classification. Features extraction is not only performed in the spatial domain but also along the cuboid video, that is in the time domain. K-nn(nearest neighbor) algorithm was used as a classifier. Furthermore, algorithm was run on the Weizmann database and results were presented. In addition to the traditional human action studies, different databases were  evaluated in this work, algorithm tried with real camera and frame grabber hardware on Matlab, and feature extraction parameter optimization was also performed. The results show that performance is increased by 6-11%.