Show simple item record

dc.contributor.advisorCan, Ahmet Buraktr_TR
dc.contributor.authorKeçeli, Ali Seyditr_TR
dc.date.accessioned2015-10-15T08:40:31Z
dc.date.available2015-10-15T08:40:31Z
dc.date.issued2014tr_TR
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11655/2589
dc.description.abstractHuman action recognition using depth sensors is an emerging technology especially in game console industry. Depth information provides 3D robust features about environments and increases accuracy of action recognition in short ranges. This thesis presents various approaches to recognize human actions using depth information obtained from the Microsoft Kinect RGBD sensor. In the first studied approach, information about angle and displacement of joints is obtained from a joint skeleton model to recognize actions. Then actions are considered as temporal patterns and studied on Hidden Markov Models and time series. In the Hidden Markov Model based model, actions are converted into observation series by utilizing a vocabulary constructed from the features. Besides actions are considered as time series and actions are classified after applying dimension reduction on features extracted from the series.tr_TR
dc.language.isoturtr_TR
dc.publisherFen Bilimleri Enstitüsütr_TR
dc.subjectAction recognitiontr_TR
dc.titleDerinlik Bilgisi Kullanılarak İnsan Hareketlerinin Tanınmasıtr_TR
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/doctoralThesistr_TR
dc.callno2014/1637tr_TR
dc.bolumAğaçişleri Endüstri Mühendisliğitr_TR
dc.description.ozetDerinlik algılayıcılar kullanılarak insan hareketlerinin tanınması günümüzde özellikle oyun endüstrisinde giderek yaygınlaşan bir teknolojidir. Derinlik algılayıcıları ortamlara ilişkin 3 boyuttan elde edilen güvenilir öznitelikler sağlayarak kısa mesafelerde doğru hareket tanıma oranını artırmaktadır.Bu tez kapsamında Microsoft Kinect RGBD algılayıcıdan elde edilen derinlik bilgisini kullanarak insan hareketlerini tanımayı amaçlayan çeşitli yöntemler sunulmaktadır. Hareket tanıma amaçlı olarak ilk önce, bir eklem iskelet modelinden elde edilen açı ve yer değiştirme bilgileri kullanılmıştır. Daha sonra hareketleri zamansal örüntü olarak ele alan Saklı Markov Modelleri ve zaman serilerini temel alan yöntemler üzerine çalışılmıştır. Elde edilen özniteliklerden oluşturulmuş bir sözlük yardımıyla gözlem dizileri haline getirilen hareketler, Saklı Markov Modelleri yardımıyla tanınmaya çalışılmıştır.tr_TR


Files in this item

This item appears in the following Collection(s)

Show simple item record