Yazar "Kanpak, Hediye Nupelda" seçeneğine göre listele

Listeleniyor 1 - 2 / 2
  • Küçük Resim
    Öğe
    Derin öğrenme ve anahtar nokta poz tahminlemesi yöntemiyle insan duruşu tahminlemesi
    (Dicle Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, 2022) Kanpak, Hediye Nupelda; Arserim, Muhammet Ali
    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.
  • Küçük Resim
    Öğe
    Human posture prediction by deep learning
    (Dicle Üniversitesi Mühendislik Fakültesi, 2021) Kanpak, Hediye Nupelda; Arserim, M. Ali
    İnterpreting the human posture in human videos and pictures constitutes the most basic structure of human posture prediction. A system is created that decides what the movement is and what purpose it is made by evaluating pictures and videos. In this way, a structure has been created that determines and classifies human movements as an automatic system. A mechanism of motional meaning contained in the created system has been recognized in such away that the pattern is expressed. It is intended to take advantage of these components by taking instant information. A result was obtained by primarily inferring instant still images and eliminating time intervals that do not contain information range. A classification was made according to their accuracy. Based on the location coordinates of the images and videos, it was tried to determine how people might react in the neck stage. Thanks to the analysis performed through the joints with optical flow calculation, motion information was obtained and classifications and analyses expressing the power of motion were created. Motion information on the region determined in the image is determined by the detection of joints, revealing the power generated by movement. The created histograms provide ease of classification of motion. Based on the reliability of the descriptions, which include the concept of the time in a sequential way with the detection of joints, it was desired to create a sliding classification mechanism within the framework of these joints. As a result of this study, it was aimed to obtain a functional structure that can recognize and understand the autonomous movement of stationary or moving beings. An efficient structure has been created in terms of providing a useful and facilitating mechanism by solving the problems in estimation.