Activity analysis for assistive systems

İnsan hareketlerini anlamak ve analiz etmek bilgisayarlı görü alanında ne kadar popüler bir konu olsa da, yapılan arastırmaların çoğu yürümek ve zıplamak gibi olağan hareketleri tanımak uzerine yoğunlasmaktadır. Bu yöntemleri yardımcı teknolojiler gibi daha spesifik alanlarda uygulamak her zaman kolay olmayabilir. Bu uygulamalar çoğu zaman sınıflar arası çok az değişim gösteren ve aynı sınıf icinde fazla değişim gösterebilen aktivitelerden oluşmaktadır. Bu tezde videoların küçük parçalarından hareket bilgisini kullanarak günlük aktiviteleri tanımayı öneriyoruz. Önerilen yöntem, gösterilen hareketi tanımlamak için hareket yörüngesinin varyans ve uzunluk gibi istatistiksel bilgilerini kullanmaktadır. Aynı zamanda, hareketlerin konumsal bilgileri de uzaysal grid kullanılarak elde edilir.Deneylerimizde bu yöntemin özellikle içinde hızlı hareketler bulunduran tıbbi cihaz kullanımı alanında yardımcı olduğunu görüyoruz. Bu tezdeki diğer katkı ise, görsel bilginin yeterli olmadığı zamanlarda hareketlerin sıralamasını modellemenin sistemin aktivite tanıma performansı arttırdığı göstermektir. Problemin görsel kısmı içinse, farklı öznitelik gruplarının tahminlerini birleştiren bir öneriyle, birden fazla görsel bilgi kullanabiliyoruz. Deneylerimizin de gösterdiği üzere, önerilen yöntemler tıbbi cihaz kullanımı ve yemek yapma aktivitelerini tanıma gibi yardımcı teknoloji cihazları alanlarında performansı ciddi bir şekilde yukseltmiştir.