Bilgisayarlı görü ile davranış tahmini

Yapay zeka ve derin öğrenme yaklaşımlarının gelişimi, bilgisayarların hesaplama gücünün artması ve donanımsal gelişmeler ile birlikte bilgisayarlı görü alanındaki araştırmalarda önemli bir oranda artış gözlemlenmektedir. Bu gelişmeler ışığında resim ve videolardan nitelikli veri elde etmek mümkün hale gelmiştir. Özellikle videolardan elde edilen nitelikli veriler birçok alanda değer üretmektedir. Üretilen nitelikli veriler arasında hiç şüphesiz insan hareketlerini tanımlama ve insan davranışlarını anlama önemli yer tutmaktadır. İnsan hareketlerinin sınıflandırılması sağlıktan spora, eğlenceden robotik çalışmalara, eğitimden perakende sektörüne, ulaşımdan sinemaya geniş bir alanda kendine kullanım alanı bulmuştur. Bu çalışmada literatürde çok fazla kullanım alanı bulamayan ofis ortamında insan hareketlerinin tespiti ve insan davranışlarının sınıflandırılması ele alınmıştır. Çalışma kapsamında yeni bir veri kümesi oluşturulmuş ve veri kümesi üzerinde insan davranışlarının sınıflandırılması yapılmıştır. Sınıflandırmalar yapılırken başarılı sınıflandırma algoritmaları ve derin öğrenme yaklaşımları tercih edilmiştir. Ayrıca mevcut verilerden elle türetilmiş yeni öznitelikler çıkartılarak sınıflandırmalarının başarısı artırılmaya çalışılmış ve deneysel bulgular tartışılmıştır. Elde edilen deneysel bulgular, 0,95 doğruluk oranına varan sonuçlarla tatmin edici bir seviyede gözlemlenmiştir.