Derin Öğrenme Tabanlı Video Üzerinde Olay Sınıflandırma

Authors : Serim Gençaslan, Anıl Utku, M Ali Akcayol

Pages : 1155-1165

Doi:10.2339/politeknik.775185

View : 369 | Download : 889

Publication Date : 2023-10-01

Article Type : Research Paper

Abstract :Son yıllarda, dijital kütüphanelerin ve video veritabanlarının büyümesi nedeniyle, videolardan aktivitelerin otomatik olarak tespit edilmesi ve büyük veri kümelerinden örüntülerin elde edilmesi ön plana çıkmaktadır. Görüntüden nesne algılama, çeşitli uygulamalar için bir araç olarak kullanılır ve video sınıflandırmanın temelidir. Videolardaki bilgilerin zaman sürekliliği kısıtlaması olduğundan, videolardaki nesneleri tanımlamak tek görüntüye göre daha zordur. Bilgisayarlı görme alanındaki gelişmelerin ardından, makine öğrenmesi ve derin öğrenme için açık kaynaklı yazılım paketlerinin kullanımı ve donanım teknolojilerinde yaşanan gelişmeler, yeni yaklaşımların geliştirilmesine imkân sağlamıştır. Bu çalışmada, video üzerinde spor dallarının sınıflandırılmasına yönelik derin öğrenme tabanlı bir sınıflandırma modeli geliştirilmiştir. CNN kullanılarak geliştirilen modelde, VGG-19 ile öğrenme aktarımı uygulanmıştır. 32827 adet frame üzerinde, CNN ve VGG-19 modelleri kullanılarak yapılan deneysel çalışmalar, VGG-19’un %83 doğruluk oranı ile CNN’den daha başarılı bir sınıflandırma performansına sahip olduğunu göstermiştir.   
Keywords : Video sınıflandırma, derin öğrenme, CNN, VGG 19

ORIGINAL ARTICLE URL