Evrişimli sinir ağı özelliklerine dayanan korelasyon filtreleme ve veri ilişkilendirme ile çoklu nesne takibi

Nesne takibi art arda görüntüler içerisinde nesne tespitine ihtiyaç duyulmaksızın nesne konumlarının belirlenmesini sağlar. Çekirdek korelasyon filtresi Fourier uzayında hızlı ve etkili nesne takibini gerçekleştirmektedir. Evrişimli sinir ağlarının ürettiği derin özelliklerin korelasyon filtresi ile kullanımı takip başarısını arttırmaktadır. Bu tez kapsamında üç farklı deney çalışması yapılmıştır. İlk çalışmada OTB-100 veri seti üzerinde farklı nesne takibi yöntemlerinin performans karşılaştırması gerçekleştirilmiştir. İkinci çalışmada çekirdek korelasyon filtresi için farklı görünüm modellerinin takip başarısına etkisi analiz edilmiştir. Üçüncü çalışmada ise 2D MOT 15 veri seti üzerinde yayaların tespit edilmesi, takip edilmesi, takip ve tespit edilen yayaların ilişkilendirilmesi denenmiştir. Yayaların tespit edilmesi için Yolo kullanılmıştır. Tespit edilen yayaların takip edilmesi için ise yönelimli eğimlerin histogramı (histogram of oriented gradients - HOG) tabanlı çekirdek korelasyon filtresi çalıştırılmıştır. Yayaların ilişkilendirilmesi için derin özellikler, renk histogramı ve çevreleyici kutulardan faydalanılmıştır. Yöntemlerin tekli nesne takip performansı başarı, kesinlik ve saniye başına düşen çerçeve ölçütleri ile çoklu nesne takip performansı ise tespitlerin hata oranı birleşimi ve kimlik değişim sayısı gibi ölçütler ile hesaplanmıştır. Sonuçlar göstermiştir ki çekirdek korelasyon filtresi derin özellikler ile birlikte kullanıldığında nesne takibi başarısı artmaktadır. Evrişimli sinir ağlarının daha çok son katmanlarından oluşturulan görünüm modelleri nesne takibini etkin kılmaktadır. Çekirdek korelasyon filtresi HOG özellikleri ile kullanıldığında gerçek zamanlı nesne takibi mümkün olmaktadır. Çoklu nesne takibinde derin özellikler ile yayaların ilişkilendirilmesi kimlik bilgilerinin değişim miktarını azaltmaktadır.