Biyomekanik analiz tabanlı insan hareketi tanıma algoritmalarının geliştirilmesi

Bilgisayarla görmede hareket algısının bir parçası olan insan hareketlerinin analizi ve tanınması son yıllarda stratejik öneme sahip bir konu haline gelmiştir. İnsan davranışlarının anlaşılması için geliştirilen tanıma sistemleri; suç tespiti, güvenlik sistemleri, sanal gerçeklik, bilgisayarlı görme, insan ve bilgisayar etkileşimi gibi uygulamalarda araştırma alanı olmuştur ve tanıma problemlerini çözmek için pek çok yöntem geliştirilmiştir. Gerçek video görüntülerinden elde edilen veriler ile insan hareketlerinin tanınmasına yönelik pek çok yöntem olmasına rağmen, insan hareketleri arasındaki bağıntılar ve ilişkiler yeterince araştırılmamıştır. Bu tez kapsamında, üç temel katkı sağlayan çalışmalar sunulmuştur. İlk olarak, koşma hareketinin modellenmesi ve simülasyonu için adaptif yöntem ile birlikte bulanık mantık tabanlı bir yöntem önerilmiştir. İki boyutlu modele uygulanan yöntemin performansı simülasyon sonuçları ile test edilmiştir. Sonraki çalışmalarda, oturma, kalkma, zıplama, yürüme gibi doğal insan hareketlerinin biyomekaniksel analizi yapılarak, bu analizleri kullanan bilgisayar görme tabanlı insan hareketi tanıma algoritmaları geliştirilmiştir. Belirli bir hızda görüntü yakalayabilen bir sensör ile hareketli eklem noktalarından 3B veriler elde edilmiştir ve bu veriler toplanarak hareketlerin tanınması için basit ve güvenilir bir biyomekaniksel model oluşturulmuştur. Son olarak anahtar eklem özellikleri kullanarak ve Temel Bileşenler Analizi (TBA) ile özellik çıkarımı yapılarak önerilen tanıma yöntemleri, gerçeğe yakın zamanlı performans ve hassasiyetin pratik gerekliliğinin yanı sıra insan vücudunun biyomekaniksel teori bilgisini kullanarak avantaj sağlamıştır. Deneysel sonuçlar göstermiştir ki, önerilen tanıma yaklaşımı literatürde var olan çoğu yöntem ve modelden daha iyi bir performans ve hesapsal etkinlik sağlamıştır. Önerilen yöntemlerin sonuçları çeşitli bilimsel yayınlarla tartışılmış ve desteklenmiştir.