İnsan hareketlerinin takibinde karşılaşılan problemlerin çözümüne yeni yaklaşımlar

Bilgisayarların veri işleme kapasitelerinin gelişmesi, yüksek kaliteye sahip ucuz kameraların üretilmesi ve görsel izleme, denetleme ve yönetme ihtiyacının ortaya çıkmasına bağlı olarak günlük yaşamdaki birçok alanda görsel takip sistemlerinin kullanılma gereksinimi, son yıllarda araştırmacıların nesne takibi konusuna olan ilgisini arttırmıştır.Bu tez çalışmasında, birbirinden farklı üç gerçek dünya problemine çözüm sağlayan üç yeni görsel takip yöntemi sunulmaktadır. İlk takip yönteminde, kalabalık ortamlarda gezinti yapmakta olan insanların takibi amaçlanmaktadır. Gerçekleştirilen çoklu insan takip yöntemi ile sabit bir video kameranın görüş açısı içerisinde hareket halinde olan her kişiye, eşsiz bir kimlik numarası atanmaktadır. Ortamın değişen ışık miktarına ve dinamik arka plan görünümüne hızlı bir şekilde adapte olabilen çoklu insan takip yöntemi, kişi görünümlerinin kısmi kapatmaya maruz kalması gibi istenmeyen durumlarda takip işlemini yüksek bir başarım oranı ile sürdürebilmektedir.İkinci takip yöntemi, ten yakalama tabanlı istatistiksel insan eylem algılama yöntemidir. Gerçekleştirilen bu yöntem ile Alzheimer hastalarının tedavilerine destek sağlanmıştır. Önerilen takip yöntemi kullanılarak tedavi süresince belirli aralıklarda ilaç kullanması gerekli olan Alzheimer hastalarının vaktinde ilacı kullanıp kullanmadığının tespiti yapılabilmektedir. İlacın hasta tarafından alınıp alınmadığı bilgisi, hastanın el ve yüz uzuvlarının görsel takibi sonucunda elde edilir. Önerilen takip yöntemi yaklaşık %92 oranında doğru karar verebilmektedir.Üçüncü takip yönteminde ise tek kamera yardımıyla elde edilen 2-boyutlu video imgeleri kullanılarak 3-boyutlu vücut poz tahmini yapılmaktadır. Gerçekleştirilen poz tahmin yöntemi, 3-boyutlu yapay bir insan modelinin 2-boyutlu imge üzerine izdüşümünün hesaplanarak vücut eklem açılarının tahmin edilmesine dayanır. Güncel eklem açılarını tahmin edebilmek için her bir vücut bölümüne ait renk ve şekil bilgileri bir Bayesian çatısı altında birleştirilir. Tahmini eklem açıları kullanılarak 3-boyutlu yapay insan modelinin benzetimi gerçekleştirilir. Elde edilen 3-boyutlu yapay insan modeli yardımıyla ?yürüme?, ?koşma? ve ?zıplama? hareketleri başarılı bir şekilde takip edilmektedir.