Optik Akış Görüntüsü ve Bi-Lstm ile Şiddet İçeren Hareketlerin Sınıflandırılması

Authors : Ali Seydi KEÇELİ, Aydın KAYA

Pages : 204-208

Doi:10.31590/ejosat.460257

View : 27 | Download : 16

Publication Date : 2018-12-31

Article Type : Research Paper

Abstract :Otomatik hareket tanıma sistemlerine ihtiyaç, güvenlik kameralarının sayısındaki hızlı artıştan dolayı giderek artmaktadır. Hareket tanıma, bilgisayarlı görü alanında güncel bir araştırma alanı olmasına karşın şiddet içeren sahnelerin tespiti insan ve toplum güvenliğiyle de ilişkili olması sebebiyle büyük önem taşımaktadır. Optik akış video görüntülerindeki hareketlerin tespit ve modellenmesinde sıklıkla kullanılan bir yaklaşımdır. Bu çalışmada optik akış ve derin öğrenme kullanılarak şiddet içeren aktivitelerin tanınmasında kullanılabilecek bir yöntem önerilmiştir. Bir video serisine ait optik akış serisinin bileşenleri birleştirilerek üç kanallı bir görüntü haline getirilmiş ve önceden eğitilmiş VGG-16 evrişimsel (convolutional) sinir ağına girdi olarak verilmiştir. VGG-16 ağından elde edilen derin nitelik serileri ile bir Bi-Lstm (Bidirectional long short term memory) sınıflayıcısı eğitilmiştir. Önerilen yöntem literatürde yer alan iki farklı veri kümesi ile test edilmiş ve literatürde yer alan diğer yaklaşımlar ile karşılattırılabilir ve daha yüksek sınıflama başarımına sahip sonuçlar elde edilmiştir.  
Keywords : Optik Akış, CNN, Derin Öğrenme, Bi Lstm, Bi Lstm