Tez No	İndirme	Tez Künye	Durumu
291142		Videoda hareketli nesne takip etme / Moving object tracking in video files Yazar:ÖZLEM MORKAYA Danışman: PROF. DR. MUSTAFA SERDAR KORUKOĞLU Yer Bilgisi: Ege Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı Konu:Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control ; Elektrik ve Elektronik Mühendisliği = Electrical and Electronics Engineering Dizin:Bölütleme = Segmentation ; Görüntü işleme = Image processing ; Görüntü işleme yöntemleri = Image processing methods ; Görüntü işleme-bilgisayarlı = Image processing-computer assisted ; Hareket aktivitesi = Motion analysis ; Hareket analizi = Motion analysis ; Hareket tahmini = Motion estimation ; Nesne izleme = Object tracking ; Nesne tanıma = Object recognition	Onaylandı Doktora Türkçe 2011 221 s.
Bu tezde video dosyalarında bulunan hareketli nesnelerin kapatma durumu söz konusu olduğunda da takip edilmesi ve nesne hareketlerinin analizi incelenmiştir. Nesne takip etmede önce video çerçevelerindeki nesneler bölütleme ile elde edilir ve birbiri ardı sıra gelen çerçevelerdeki nesneler normal durumlarda birebir ve kapatma durumunda ise birden çoğa eşlenir. Tez kapsamında kapatma durumu üzerine yapılan çalışmalar sadece iki nesnenin değil bunun yanında üç nesnenin kapatma durumuna da çözüm sunmuştur. Çok sayıda farklı video dosyaları üzerinde test edilen uygulama ikili ve üçlü kapatma durumlarında nesnelerin yörüngelerini doğru tahminlemiştir.Taşıt hareket analizi kapsamında gerçekleştirilen ilk uygulama kapalı ortamda oyuncak arabalarla şerit değiştirme sırasında meydana gelen kaza durumunu tespit ederek ve hatalı aracı tahminlemektedir. Kaza tahminleme uygulamasında trafik kazası kapatma durumu ile temsil edildiği için bu çalışma kapatma durumu için bir uygulama sahası olmuştur.Önce kapalı mekânda oyuncak araçların, ardından gerçek trafik ortamında taşıtların trafik ışıklarına uygun davranıp davranmadığını tespit eden uygulamalar taşıt hareket analizi kapsamında geliştirilmiştir. Trafik ışığını tanıma uygulamalarında şablon eşleme, şekil, renk ve uzaysal zamansal doğrulama, destek vektör makinesi ve normal Bayes sınıflandırıcı yöntemleri kullanılmış olup bu yöntemlerden elde edilen sonuçlar açıklanmıştır.Tez kapsamında kullanılan algoritmalar, elde edilen sonuçlar ve uygulama başarısını etkileyen faktörler tartışılmıştır.
In this thesis, tracking of moving objects in video files even if occlusion exists, classification of humans and vehicles, motion analysis of objects were researched. In object tracking objects on video frames are obtained by segmentation and objects on consecutive frames are matched one to one in normal case and one to many in occlusion case. In this work, besides occlusion of two objects, occlusion of three objects was also resolved. Application was tested with many different videos and trajectories of moving objects were accurately estimated even if occlusions of two or three objects exist. In the scope of vehicle motion analysis an application which used toy cars indoor environment and detected incidents which occurred during line transitions was developed. Incident detection application also estimated guilty vehicle. Incidents were represented by occlusion state so this work was a field of application for occlusion state.In the scope of vehicle motion analysis applications which test obedience of vehicles to the traffic lights initially indoor environment using toy cars then in real traffic environment are implemented. Traffic light recognition applications used template matching, shape-color and spatial temporal validation, support vector machine (SVM) and normal Bayes classifier methods and results obtained by these methods were also explained.Algorithms used by above applications, results obtained and factors which affect success rate will be discussed.