Derin öğrenme yöntemi ile köpek davranışlarının analizi ve sınıflandırılması

Hayvan yüzlerinin, vücut duruşlarının, davranışlarının ve fiziksel hareketlerinin gözlenmesi ve tanınması son zamanlarda disiplinlerarası bir alan olarak ön plana çıkmıştır. Bilgisayarlı görü, sayısal görüntü işleme gibi alanlardaki önemli teknolojik gelişmeler, videolar üzerinde insan davranışlarının analizinde kullanılabilmesinin yanında hayvan davranışlarının tespit edilmesinde yardımcı bir yöntem olmaktadır. Hayvanlarda, özellikle davranışların bilgisayarlı görü yöntemiyle tespiti ile ortaya çıkabilecek sonraki davranışların öngörülmesine ve hayvanların evcilleştirilmesine katkı sunabilir. Önerilen tez çalışmasında, köpeklerin davranışlarının analiz edilmesi ve sınıflandırılması için derin öğrenmeye dayalı bir sistem önerilmiştir. Giydirilebilir aksiyon kamera ve sabit kamera kullanılarak insanlar ile temastan kaçınmayan iki farklı türde köpeğin davranışlarını içeren videolar toplanarak bir veri seti oluşturulmuştur. Sonraki aşamada ise, köpeklerin davranışlarını analiz eden ve sınıflandırılmasını sağlayan derin öğrenme tabanlı uygulama gerçekleştirilmiştir. Elde edilen videolar üzerinde gerekli analizler yapıldıktan sonra belirlenen ağız açma, dil çıkarma, kulak dikme, kuyruk sallama, koklama, oyun oynama gibi davranışlar videolardan çıkarılarak, daha anlamlı bölümlerden oluşan özelleştirilmiş bir veri seti getirilmiştir. Bu videolardan anlamlı bölümlerin elde edilmesi ve özellik çıkarımı yapıldıktan sonra R-CNN (Bölgesel Evrişimsel Sinirsel Ağlar) ile belirlenen davranışların analizi gerçekleştirilmiştir. Yapılan deneysel çalışmalar üzerinde, köpeklerin ağız açma, dil çıkarma, kulak dikme, kuyruk sallama, koklama, oyun oynama davranışları incelenmiş ve bu davranışlar için sırasıyla %100, %99.99, %99.99, %95.99, %99.28, %99.64 eğitim başarımı elde edilmiştir. Anahtar Kelimeler: Derin Öğrenme; Evrişimsel Sinir Ağları(ESA, CNN); Bilgisayarlı Görü; Köpek Davranışları; Hayvan Davranış Tespiti.