Yazar
Kıraç, Mustafa Furkan, Kara, Y. E., Akarun, L.
Basım Tarihi
2014-12-01
Basım Yeri
-
Elsevier
Konu
El hareketi, Mafsallı el pozu, Derinlik görüntüsü, Kinect, Karar ağacı
Tür
Süreli Yayın
Dil
İngilizce
Dijital
Evet
Yazma
Hayır
Kütüphane
Özyeğin Üniversitesi
Demirbaş Numarası
1872-7344
Kayıt Numarası
7d17b8d0-d82c-4366-871a-9bb8ac06912e
Lokasyon
Bilgisayar Bilimi
Tarih
2014-12-01
Notlar
Telif hakkı kısıtlamaları nedeniyle bu makalenin tam metnine erişim yalnızca abonelik yoluyla mümkündür.
Örnek Metin
Ucuz 2,5D derinlik kameralarının ortaya çıkışı, eklemli insan vücudu pozunun çıkarılmasını mümkün kıldı. Ancak insan eli iskeletinin çıkarılması, elin insan vücut modeli kadar eklem içermesi nedeniyle hala zorlu bir sorun olarak varlığını sürdürüyor. Elin küçük boyutu da derinlik kameralarının çözünürlük sınırlamalarından dolayı sorunu daha da zorlaştırıyor. Dahası, el pozlarında kendi kendine kapanma sorunu yaşanır ve bu, vücut pozunda çok daha az olasıdır. Bu makale, kendi kendini kapatmaya ve derinlik kamerasının düşük çözünürlüğüne karşı dayanıklı olan, gerçek zamanlı olarak rastgele regresyon ormanlarını kullanarak el iskeletinin çıkarılmasına yönelik bir şemayı açıklamaktadır. Buna ek olarak önerilen algoritma, bir ekleme ait piksellerin tümü kamera çerçevesinin dışında olsa bile eklem konumlarını tahmin edebilmektedir. Yeni yöntemin performansı literatürdeki ormanları rastgele sınıflandırmaya dayalı yöntemle karşılaştırılmıştır. Ayrıca eklem tahmininin performansı, iskelet geometrisinin getirdiği kısıtlamalardan yararlanan yeni bir hiyerarşik mod seçim algoritması kullanılarak daha da geliştirildi. Önerilen algoritmanın performansı, kendi kendine kapanmanın sıklıkla yaşandığı sentetik ve gerçek veriler içeren veri setleri üzerinde test edilmiştir. Tek bir derinlik görüntüsü kullanarak gerçek zamanlı olarak çalışan yeni algoritmanın önceki yöntemlerden daha iyi performans gösterdiği gösterilmiştir.
DOI
10.1016/j.patrec.2013.09.003
Cilt
50
