Pekiştirmeli öğrenme yöntemi ile poz tahmini ve insan hareket analizi
Pose estimation and human motion analysis with reinforcement learning
Yazar: EDA TEPE
Danışman: PROF. DR. KEMAL ÖZKAN
Eskişehir Osmangazi Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2024
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control
Dizin: Bilgisayarla görme = Computer vision ; Derin öğrenme = Deep learning ; Yapay zeka = Artificial intelligence

Özet:
Ev ortamında fizyoterapi ve sağlık uygulamaları, teknolojinin gelişmesi ve dijital iletişim araçlarının yaygınlaşmasıyla birlikte hayatımıza girmiştir. Bu uygulamalar, daha erişilebilir, etkili ve kişiselleştirilmiş sağlık hizmetleri sunma amacıyla gelişmiş teknolojilerin entegrasyonunu temsil etmektedir. Günümüzde, özellikle pandemik koşullardan sonra, hastaların konforlu bir şekilde kendi evlerinde tedavi görmelerine ve sağlık durumlarını takip etmeye olanak tanımak önemli bir araştırma konusu olmaktadır. Tez çalışması kapsamında, tüm bu ihtiyacı karşılamaya yönelik sağlık ve teknoloji bir araya getirilerek uzaktan fizik tedavi sağlayan kamera tabanlı bir yaklaşım ile kullanıcılara düşük maliyetli ve pratik bir tasarım sunmak hedeflenmektedir. Bu amaçla, kullanıcılara tekrar etmesi istenen hareketlere ait eğitmen videoları gösterilmekte ve en benzer şekilde bu hareketi gerçekleştirmeleri beklenmektedir. Sistemde, çalıştırılacak vücut fonksiyonuna göre seçilmiş 11 hareket bulunmakta ve bu hareketler kullanıcılara gruplandırılmış şekilde sunulmaktadır. Gerçekleştirilen hareketler, Mediapipe ile analiz edilmekte ve eğitmen/kullanıcı benzerliğinde hareket özelinde çıkarılan açılar kullanılmaktadır. Bu açılar, dinamik zaman bükme algoritması ile karşılaştırılmakta dolayısıyla yapılan hareketlerin benzerliği zamandan bağımsız olarak değerlendirilebilmektedir. Sistemdeki çevre tasarımına göre kullanıcıya gösterilecek hareketin kararı pekiştirmeli öğrenme algoritmalarından biri olan politika iterasyonu algoritması ile verilmektedir. Pekiştirmeli öğrenme aracılığıyla kullanıcıya oyunlaştırılmış bir tasarım sunulmakta ve ödül/ceza sistemi ile kullanıcının motivasyonunu yüksek tutmak amaçlanmaktadır. Sistem, kavramsal olarak ortaya konması sebebiyle alanında uzman kişilerin önerileri ile şekillendirmeye uygun ve esnek olarak tasarlanmıştır. Çalışma kapsamında temel uygulama alanı fizik tedavi olarak belirlense de aynı mantık ile çalışan tüm alanlarda uygulanma imkânı bulunmaktadır.

Abstract:
Physiotherapy and health practices at home have entered our lives with development of technology and the spread of digital communication tools. These applications, represent the integration of advanced technologies with the aim of providing more accessible, effective and personalized healthcare services. Nowadays, especially after pandemic conditions, allowing patients to receive treatment comfortably in their own homes and to monitor their health status is an important research topic. Within the scope of thesis study, it is aimed to offer users a low-cost and practical design with a camera-based approach that provides remote physical theraphy by combining health and technology to provide all this need. For this purpose, instructor videos of the movements that users are expected to repeat are shown and they are expected to perform these movements in the most similar way. There are 11 movements selected according to the body function to be exercised in the system, and these movements are presented to the users in grouped formats. The movements performed are analyzed with Mediapipe and the angles extracted specific to the movement are used in the similarity of the instructor/user. These angles are compared with the dynamic time wrapping algorithm, so the similarity of the movements can be evaluated independently of time. The decision of the action to be shown to the user according to the environmental design in the system is made by the policy iteration algorithms, which is one of the reinforcement learning algorithms. A gamified design is presented to the user through reinforcement learning, and the aim is to keep the users's motivation high with the reward/punishment system. The system has been developed to be flexible and suitable for shaping with the suggestion of experts in the field. Although the main application area within the scope of the study is determined as physical therapy, it is possible to apply it in all areas that work with the same logic.