Derin öğrenme kullanılarak görüntülerden insan duruş tespiti

Son yıllarda insan pozu tahmini önemli ilerlemeler kaydetmiştir. Bununla birlikte, mevcut veri setleri, genel poz tahmin zorluklarını kapsama açısından sınırlıdır. Yine de bunlar sistemi değerlendirmek ve eğitmek için ortak kaynaklar olarak hizmet etmekte ve üzerinde farklı modeller karşılaştırılabilmektedir. Bu çalışmada Derin Öğrenme kullanılarak insan duruş tespiti gerçekleştirilmiştir. Veri seti olarak, çeşitlilik ve zorluk açısından önemli bir ilerleme sağlayan, insan vücudu modellerindeki gelecekteki gelişmeler için gerekli olabilecek "MPII İnsan Duruşu" kullanılmıştır. Derin öğrenme modelleri, birçok bilim ve mühendislik alanında yaygın olarak kullanılmaktadır ve yüksek performans seviyelerine ulaşmaktadır. OpenCV ve Keras gibi açık kaynaklı yazılımların yaygınlaşması ile uygulamalarda kullanımı basitleştirilmiştir. Çalışmada açık kaynak kodu olan Opencv, Keras kütüphanesi ve Python programlama kullanılarak derin öğrenme modelleri uygulanmıştır. MPII veri seti kullanılarak derin öğrenme modelleri oluşturulmuştur. Oluşturulan derin öğrenme modeli eğitim ve test veri seti olarak ikiye ayrılmış ve kullanılmıştır. Modelin performansı, test setlerinin doğru sınıflandırma oranı ile ölçülmüştür.