Derin öğrenme ve anahtar nokta poz tahminlemesi yöntemiyle insan duruşu tahminlemesi
Human position prediction by deep learning and keypoint exposure estimation
Yazar: HEDİYE NUPELDA KANPAK
Danışman: DR. ÖĞR. ÜYESİ MUHAMMET ALİ ARSERİM
Dicle Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2022
Konu: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği = Electrical and Electronics Engineering
Dizin: Derin öğrenme = Deep learning ; Duruş analizi = Posture analysis ; Tahminleme = Forecasting ; Vücut bileşimi = Body composition

Özet:
İnsanlara ait video ve resimlerde yer alan insan duruşunu yorumlamak, hangi hareketlerde olduğunun belirlenerek tanınması ve anlamlandırılması insan duruşu tahminlemesinin en temel yapısını oluşturmaktadır. Bu tez çalışmasında resim ve videolarda yer alan görüntüler değerlendirilerek hareketin ne olduğuna, hangi amaçlar doğrultusunda yapıldığına karar veren bir sistem oluşturulmuştur. Böylelikle amaçlanan doğrultuda otomatik bir sistem halinde insan hareketlerinin tespiti yapılarak, istenilen zaman aralıkları belirlenerek, anlamlandırma işlemlerinin bütününü kapsayan bir çalışma yapılmıştır. Eldeki veri setlerinde yer alan görüntülerde ölçüt alınan kriterlerde anlamlandırılma aşamasından sonra hangi hareketlerin yapıldığı sınıflandırılmaya tabii tutulmaktadır. Tasarlanan sistemde hareketler anlamlandırma mekanizmasına bağlı olarak bir örüntü ifade edebilecek bir biçimde oluşturulmak zorundadır. Anlık veya durağan görüntülerin çıkarımı yapıldıktan sonra bilgi içermeyen zaman aralıkları sistemin dışında tutulduğunda bir sonuca varılmaktadır. Doğruluk paylarına bağlı kalınarak sistemin ne oranda verimli olabildiği elde edilmektedir. İnsanların yer aldığı resim ve videolarda konum koordinatlarından yola çıkılarak bir sonraki aşamada ne yapacağı veya iskelet sisteminin ne oranda değişeceği sistematik bir sistemde oluşturulmaktadır. Optik akış hesabı ile eklemler üzerinde yapılmakta olan analizler sayesinde hareket bilgisinin elde edilerek hareketin gücünü ifade eden analizler yapılmıştır. Görüntü de belirlenen bölge üzerindeki hareket bilgisinin eklemlerin tespiti ile belirlenerek hareket oluşturduğu alanlarda çalışmalar ilerletilmektedir. Bu alanlarla bağlı olarak çeşitli histogramlar geliştirilmektedir. Histogramlar iskelet çıkarımını ve hareket sınıflandırmasına kolaylık sağlamaktadır. Eklemlerin iskelet ağaç yöntemiyle tespiti ile ardışık şekillerde zaman kavramını da içeren betimleyiciler ile güvenilirliği esas alarak bu eklemler çerçevesinde kayan bir sınıflandırma mekanizması oluşturulmak istenmektedir. Bu çalışma itibariyle hareketsiz veya hareketli varlıkların otonom hareketini tanıyan ve anlamlandırabilen işlevsel bir yapı elde edilmesi hedeflenmektedir. Tahminlemedeki problemi çözümleyerek işe yarar ve kolaylaştırıcı mekanizma sağlaması açısından verimli bir yapı oluşturulmaktadır. İnsan vücudunun tespitinin daha net ve açıklayıcı biçimde hareketlerin anlamlandırılması çalışmalarında daha kolay ve anlaşılır bir yapı meydana oluşturulmuştur.

Abstract:
Interpreting human postures that belong to humans will be the mainstay of predicting what movements they will take. In the pictures and videos that draw this thesis, a planning is made about the system that decides with which realistic images. A whole study of signification, the selections of its movements as an automated system with the intended planned, determined at targeted time intervals. Making sense of the criteria in the available data. In the design system, a display representation has to be created depending on the meaning of the movements. After deducing from the instantaneous or static representation, the information is obtained in a way that is taken over time intervals. The extent to which it can be effective is obtained by adhering to accuracy payments. A system is created to review the place to be reviewed, pictures and videos, based on the directions, or what will change in the frame system. Thanks to what can be done on the optics and on the joints, the movement information can be expressed on the analysis obtained. Concerning the demonstration of regional movement information in the image as well, it is being advanced with movement-related studies. Depending on these areas, various histograms are developed. Histograms have the possibilities of inferring the skeleton and accessing the means of transportation. These additions, which contain comprehensive information about the children's approaching timers with the equipment method of the parts, are requested to form a sliding representation of the joint. It can recognize a stationary or moving autonomous movement of this movement, and a vehicle that is being magnified in an enlarged manner. A useful structure is created to facilitate its utility and utility by solving the problem in estimation. Clear and explanatory drawings of children in childhood are easier and easier to draw a work in making sense of movements.