3B modellenmiş ortamda kişi tespiti
Human capture on 3D modelled environment
Yazar: TAHİR BÜYÜKBAŞARAN
Danışman: PROF. DR. HAKKI GÖKHAN İLK
Ankara Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2021
Konu: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği = Electrical and Electronics Engineering

Özet:
Bu tez çalışmasında gerçeğe uyarlanabilecek bir senaryonun üç boyutlu (3B) animasyonu oluşturulmuştur. Bu animasyondaki hareketli kişilerin görüntüleri pozitif, ayrıca sonuç performansının etkisinin araştırılması için kişi içermeyen 3B sahneden negatif eğitim verileri hazırlanmıştır. Çalışmalarda sentetik olarak 1747 pozitif ve 1671 negatif ayrıca 6744 sentetik olmayan hazır negatif eğitim görüntüsü kullanılmıştır. Oluşturulan pozitif ve negatif eğitim verilerinin öznitelikleri Yönlü Gradyent Histogramı (YGH), Ölçekten Bağımsız Öznitelik Dönüşümü (ÖBÖD), Hızlandırılmış Gürbüz Öznitelikler (HGÖ) ve Yerel İkili Örüntü (YİÖ) algoritmaları kullanılarak çıkarılmıştır. Öznitelikler, sentetik negatif eklentiler varken ve yokken ayrı ayrı oluşturularak Destek Vektör Makinası (DVM) eğitiminde kullanılmış. Eğitim verilerinin % 30'u ile DVM öğrenme testi gerçekleştirilmiştir. Öznitelik çıkarma algoritmaları ve eğitilmiş DVM ile 3B modellenmiş animasyon ve canlı ortamlarda analiz testleri gerçekleştirilmiştir. 
Çalışmalar sonucunda YGH ve YİÖ algoritmaları yaklaşık % 46 doğruluk oranı ile en iyi değerleri alınmıştır. Bunun yanında algoritmaların toplamının doğruluk oranı ise % 62'dir.Algoritmalar içerisinde YİÖ en hızlı ve % 0,5 oran ile en az hata yapan algoritma olmuştur. Bu değerler sonucunda YİÖ en iyi performansı veren algoritma olarak değerlendirilmektedir. Elde edilen bu sonuç DVM test sonuçları ile de eşleşmektedir.
Yapılan çalışmalarda sentetik negatiflerin analize etkisi de araştırılmıştır. Sentetik negatifler varken algoritmaların tamamının hatalı bulma oranlarının azaldığı ve özellikle HGÖ algoritmasının iyileşme oranının % 38,33 olduğu gözlenmiştir.
3B ve gerçek ortam ilişkisi için F ve T testleri yapılmış olup yapılan çalışmalara göre YGH, HGÖ ve YİÖ algoritmalarının ortalamasının 3B modellenmiş ortamdan yüksek olabileceği, ÖBÖD algoritmasının ise düşük olacağı sonucu bulunmuş olup bütün algoritmaların standart sapma değerlerinin 3B modellenmiş ortamdan yüksek olacağı değerlendirilmiştir.

Abstract:
In this thesis, three-dimensional (3D) animation of a scenario that can be adapted to real world was created. Synthetic people and non-people images has been gathered from this scenario for positive and negative data. 1747 positive synthetic 1671 negative synthetic and 6744 ready non-pedestrian negative training images used in studies.Positive and negative training features were extracted using Histogram of Oriented Gradients (HOG), Scale Invariant Feature Transform (SIFT), Speeded Up Robust Features (SURF) and Local Binary Pattern (LBP) algorithms. Features extracted separately with/without synthetic negatives and used in Support Vector Machine (SVM) training. 30 % of training data was used for testing. The analysis has performed on real and 3D modelled environments The best accuracy were obtained from HOG and LBP algorithms with 46 % and the rate of total algorithms was 62%. LBP has been found the fastest and least error-prone algorithm with 0.5 %. LBP is considered as the best performance algorithm which matches with SVM test results. The effect of synthetic negatives has also been investigated. With synthetic negatives the rate of finding errors in all of the algorithms has decreased and best the improvement rate of the SIFT algorithm was 38.33 %. F and T tests were performed for relationship between 3D-real environment. With the tests the average of HOG, SURF,LBP algorithms may higher than 3D modeled environment, and SIFT algorithm will be low, it was evaluated that the standard deviation values of all algorithms would be higher than 3D modeled environment.