Tez No	İndirme	Tez Künye	Durumu
379545		Veri birleştirmeye dayalı parçacık filtreleme ile gerçek zamanlı hareket izleme / Real-time motion tracking using sensor-fusion based particle filter Yazar:TUĞRUL TAŞCI Danışman: DOÇ. DR. CEMİL ÖZ Yer Bilgisi: Sakarya Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Bilgisayar ve Bilişim Mühendisliği Ana Bilim Dalı Konu:Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control Dizin:	Onaylandı Doktora Türkçe 2014 127 s.
Günümüz dünyasında ulaşım, iletişim ve eğlence gibi alanlarda insanlara yönelik hizmet veren birçok sistem, aynı şekilde ülkelerin dünya çapında caydırıcı güç olma yolunda sahip oldukları bilimsel araştırma platformları, otomasyon sistemleri ve askeri teknolojiler ile tüm bu sistemleri kuşatan bilişim teknolojileri mevcuttur. Bu teknoloji ve sistemlerin geliştirilme süreçlerinde ortaya çıkan teknik problemlerin, çoğunlukla gerçek-zamanlı ya da buna yakın bir hızda ve makul hata payı ile çözülmesi gereklidir. Aslında tüm bu sistemler yaşayan sistemler olarak kabul edilir. Geliştiricilerin kapsamlı çalışmalar sonucunda ortaya koydukları prensip ve algoritmalar doğrultusunda ürettikleri yazılım programları aracılığıyla bu tür sistemler, işleyiş ortamına bağlı olarak dış dünya ile sürekli etkileşim halinde bulunurlar. Bu tür sistemler, dışardan çok çeşitli sensörler yoluyla toplanan verilerin anlamlı bilgilere dönüştürülerek uygun şekilde kullanıma sokulmasını sağlayan mekanizmalar içerirler. Değişen ihtiyaç ve koşullar, yüksek yaşam standartları için beklentiler ve insanın sorgulayıcı tabiatı her geçen gün yeni ve daha yetenekli sistem ve hizmetlerin ortaya çıkmasını gerekli kılmaktadır. Bu nedenle, daha iyi donanım ve sensörlerin yanında zeki yazılımlarla donatılmış modern sistemlerin varlığı günümüzde her zamankinden çok daha fazla önem kazanmaktadır. Bu tür sistemlerin işleyiş döngüsünde, sistem geliştiricileri açısından en önemli husus herhangi bir anda sistemin hangi durumda olduğunu açıklayacak ve dolayısıyla gerekli aksiyonun yapılmasına yardımcı olacak bilgiyi sunan bir alt sistemin varlığıdır. Ancak, birçok durumda böyle bir bilgiye herhangi bir kısıtlama olmaksızın ulaşmak mümkün değildir. Bu bağlamda, sistemin durumlarına ilişkin doğrudan ölçülemeyen büyüklük değerleri gürültülü sensörler yardımıyla yapılan ölçümlerden yola çıkılarak elde edilmeye çalışılır. Böyle uygulamalar ise alt düzeyde Kestirim ve Filtreleme alanları kapsamına giren metotlarla yapılmaktadır. Bu çalışmanın temel konusu olan gerçek-zamanlı hareket izleme de bilimsel araştırma, askeri teknoloji ve eğlence gibi birçok alana yönelik olarak geliştirilen sistemler için çözülmesi gerekli bir alt problemdir. Bu problemin çözümü için son yıllarda araştırmacılar genelde olasılığa dayalı filtreleme özelde ise Parçacık filtreleme yöntemleri üzerine yoğunlaşmıştır. Bu çalışmada da farklı kaynaklardan gelen verilerin birleştirilmesine dayanan bir parçacık filtreleme uygulaması ile RGB-D sensörüne sahip bir aygıtın iç-tanımlı algoritmalarla yürüttüğü gerçek-zamanlı hareket izleme sürecinin belli varsayımlar çerçevesinde iyileştirilmesi hedeflenmiştir.
There exist so many systems in today's world, developed for serving people in the fields such as transportation, communication or entertainment and also in scientific research platforms, automation systems and military technologies acquired by governments in the way of being a globally deterrent power. Technical problems emerging within the development process of such systems are required to be solved mostly in real-time or near real-time with acceptable accuracy rates. Indeed, these systems are deemed as living systems such that they permanently interact with the outside world depending on their operating environment through the software programs produced in line with the principles and algorithms revealed by the architectures as a result of comprehensive studies. Such systems include kind of mechanisms ensuring data collected by various sensors from the outside to be conveniently put into practice. Changing needs and conditions, expectations for higher living standards and exploration-driven nature of human being imply novel and more capable systems and services to be introduced with each passing day. Hence, modern systems equipped with better hardware and sensors at the same time supported by smarter software gain currency today more than ever. The most significant requirement from the point of architectures for such type of systems is to have a kind of sub-system allowing acquiring information at any time associated with the states of the system in order to take the appropriate action. However, in most situations it is quite difficult to reach this information without any restrictions. Within this context, the requested information about the system states which is not directly obtainable is attained via the available sensor measurements, of course, in a distorted form owing to the noise. Such applications undoubtedly refers to the methods of well-positioned research field namely "Estimation Theory" and "Filtering". Real-time motion tracking which is the main focus of this dissertation is obviously a sub-problem required to be solved for several systems developed within the scope of fields such as scientific research, military technologies and entertainment. Solution of this problem has recently lead to researchers directing to the field of probabilistic filtering in general and particle filtering in particular. In this study, it is aimed to enhance the real-time motion tracking process of a device having a RGB-D sensor by its built-in algorithms pursuant to specific assumptions using a sensor-fusion based particle filtering application.