Foto-Kapan Görüntülerinde Derin Öğrenme Tabanlı İnsan Tespiti

Authors : Emrah ŞİMŞEK, Bariş ÖZYER, Gülşah Tümüklü ÖZYER

Pages : 1-8

View : 19 | Download : 14

Publication Date : 2020-06-30

Article Type : Research Paper

Abstract :Foto-kapanlar doğal ortamda yaşayan canlılara ait görüntülerin elde edilmesi amacıyla kullanılan gömülü sistemlerdir. Foto-kapanların hareket tetikleyicisi ile belirli frekanslarda kaydettiği bu görüntüler, karmaşıklık, arka plan hareketi, ışık şiddeti yetersizliği, kapanma, afin ve 3D dönüşümü, ölçekleme değişimi, parçalı nesne bulunması gibi önemli zorluklar içermektedir. Görüntülerdeki canlıların otomatik olarak tespit edilmesi ve bu zorlukların giderilmesi için kullanılan yerel ve genel öznitelikler ile örüntü tanıma yöntemleri bu zorluklara karşı sınırlı dayanıklılığa sahip olmaları, görüntülere ait derin özniteliklerin çıkarılabildiği derin öğrenme tabanlı yöntemlerin tercih edilmesine neden olmaktadır. YOLO mimarisi, gerçek zamanlı nesne tespitinde kullanılan yüksek tespit ve hız performansına sahip bir derin öğrenme yöntemidir. Bu çalışmada PASCAL VOC veri seti ile eğitilmiş YOLO mimarisinin çok sayıda zorluk içeren foto-kapan veri setindeki tespit başarısı değerlendirilmiştir. Foto-kapan veri setinde yapılan uygulamada yüksek tespit başarısı elde edilmiştir.
Keywords : nesne tespiti, derin öğrenme, yolo, foto kapan