Bilgisayarlı görü ile davranış tahmini
Predicting behaviour with computer vision
Yazar: AHMET ZENCİRLİ
Danışman: DR. ÖĞR. ÜYESİ DİLEK TÜKEL
Doğuş Üniversitesi / Lisansüstü Eğitim Enstitüsü / Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2022
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control
Dizin: Bilgisayarlı görüntüleme = Computer imaging ; Derin öğrenme = Deep learning ; Hareket tanımlama = Motion specification ; Tahmin = Estimation ; Yapay zeka = Artificial intelligence

Özet:
Yapay zeka ve derin öğrenme yaklaşımlarının gelişimi, bilgisayarların hesaplama gücünün artması ve donanımsal gelişmeler ile birlikte bilgisayarlı görü alanındaki araştırmalarda önemli bir oranda artış gözlemlenmektedir.  Bu gelişmeler ışığında resim ve videolardan nitelikli veri elde etmek mümkün hale gelmiştir.  Özellikle videolardan elde edilen nitelikli veriler birçok alanda değer üretmektedir. Üretilen nitelikli veriler arasında hiç şüphesiz insan hareketlerini tanımlama ve insan davranışlarını anlama önemli yer tutmaktadır. İnsan hareketlerinin sınıflandırılması sağlıktan spora, eğlenceden robotik çalışmalara, eğitimden perakende sektörüne, ulaşımdan sinemaya geniş bir alanda   kendine kullanım alanı bulmuştur.  Bu çalışmada literatürde çok fazla kullanım alanı bulamayan ofis ortamında insan hareketlerinin tespiti ve insan davranışlarının sınıflandırılması ele alınmıştır. Çalışma kapsamında yeni bir veri kümesi oluşturulmuş ve veri kümesi üzerinde insan davranışlarının sınıflandırılması yapılmıştır. Sınıflandırmalar yapılırken başarılı sınıflandırma algoritmaları ve derin öğrenme yaklaşımları tercih edilmiştir. Ayrıca mevcut verilerden elle türetilmiş yeni öznitelikler çıkartılarak sınıflandırmalarının başarısı artırılmaya çalışılmış ve deneysel bulgular tartışılmıştır. Elde edilen deneysel bulgular, 0,95 doğruluk oranına varan sonuçlarla tatmin edici bir seviyede gözlemlenmiştir.

Abstract:
With the development of artificial intelligence/deep learning approaches and the acceleration of   computational power /hardware upgrades, a significant increase on researches is observed in the field of computer vision. In the light of these developments and the state of art techinuques, it has become possible to get important information  from videos.   This information, recognition of human actions and behaviours is undoubtedly valuable . The classification of human actions has found a wide range of uses from health to sports, from entertainment to robotic studies, from education to retail sector, from transportation to cinema. In this study, the classification of human movements and behaviors in the office environment, which cannot find much use in the literature, is discussed. Within the scope of the study, a new dataset has been created and the classification of human actions and behaviors has been made on the dataset. Successful classification algorithms and deep learning approaches has been preferred while making classifications. In addition, by extracting new features derived manually from the existing data, the success of their classification has been tried to be increased and the experimental findings have been discussed. The experimental findings obtained have been observed at a satisfactory level with results up to 0.95 accuracy.