Bilgilendirme: Sürüm Güncellemesi ve versiyon yükseltmesi nedeniyle, geçici süreyle zaman zaman kesintiler yaşanabilir ve veri içeriğinde değişkenlikler gözlemlenebilir. Göstereceğiniz anlayış için teşekkür ederiz.

Veri Analitiği Bölümü Tezleri

Permanent URI for this collectionhttps://hdl.handle.net/20.500.12416/7218

Browse

Browsing Veri Analitiği Bölümü Tezleri by Subject "Computer Engineering and Computer Science and Control"

Filter results by typing the first few letters
Now showing 1 - 1 of 1
  • Thumbnail Image
    Master Thesis
    Deep Learning Based Violence Detection
    (2024) Keser, Mustafa; Sever, Hayri; 06.01. Bilgisayar Mühendisliği; 06. Mühendislik Fakültesi; 01. Çankaya Üniversitesi
    Hareket tanıma, bilgisayarlı görü alanı içerisinde hem RGB alanında hem de derinlik haritaları üzerinde oldukça fazla çalışılmış bir konu olsa da videolardaki şiddet içeren hareketlerin tespiti nispeten daha az çalışılmış güncel bir alandır. Günümüzde insanların yaşadığı hemen her alanda kamera sistemi bulunmasına karşın bu görüntülerin analizi konusunda hâlen çok fazla çalışma bulunmamaktadır. Artan kamera sayısı ile beraber biriken veri miktarı sonucunda akıllı aktivite tespit sitemlerine oldukça gereksinim duyulmaktadır. Bu proje ile kamera sistemlerinde video etiketleme sistemleri kapsamında kullanılabilecek bir şiddet tanıma yaklaşımı geliştirmek hedeflenmektedir. Gelişen teknolojiyle beraber yaygınlaşan ve bant genişliği artan internet sayesinde büyük miktardaki video verisine kolayca erişilebilmektedir. Videolarda şiddet içeren sahnelerin etiketlenmesi, güvenlik ve içerik tabanlı video arama sistemi bakımından önem arz etmektedir. Güvenlik kameraları şiddet eylemlerini tespit etmek için uygun değildir. Büyük ölçekli kamera sistemlerinde insan operatörünün bütün kameraları izlemesi neredeyse imkânsızdır. Bu nedenle videolarda şiddet tespiti önem kazanmaktadır. Bu projeyle, mevcut yöntemlerden daha verimli sonuçlar üreten yeni bir derin öğrenme tabanlı şiddet detektörü geliştirilmesi hedeflenmiştir. Bu çalışmada, video görüntüleri üzerinden Transfer Öğrenme ve Long Short Term Memory (LSTM) ağı yaklaşımlı bir yöntem kullanılmıştır. MobileNetV2 ardışık video karelerinden uzamsal özellikleri çıkartmak için yararlanılmıştır. Ayrıca, BILSTM yerel uzamsal özellikleri koruyup video kareleri arasındaki ilişkiler zamansal olarak analiz edilmiştir. Bu çalışmada en iyi sonucu hockey fight veri seti kullanılarak %99,37 değeri elde edilmiştir. Bu değer, yapılan birçok çalışmadan daha yüksek başarı oranına sahiptir.