Gait analysis and its implemantation

Abstract

Son yıllarda bilgisayarlı görüntüleme alanında insan hareketlerinin incelenmesi konusunda yeni bir uygulama ortaya cıktı. Bu yeni uygulama alanı yüz tanıma, el işaretlerinin tanınması, insan vücudunun ve uzuvlarının analizi gibi konuları kapsamaktadır. Hareket analizi ise insan hareketini yürüyüşleri ve davranışları ile tanıma şeklidir. Son yıllarda hareket analizi araştırma topluluklarının ve sektörün ilgisini çekmistir. Bu nedenle, hareket eden cisimleri videolarda tanıma bilgisayarlı görü alanında gerekli ve kritik bir alan olmuştur. Bu sistemler askeri, ortak güvenlik ve kamu için yararlıdır.Bu çalışmada hareket analizi problemini ikiye ayırdık. İlk olarak, cisimlerin görüntü dizilerinde yerleri saptanmış ve takip edilmişlerdir. Daha sonra, davranışlarını hareket analizi yöntemleri ile inceledik. İnsan hareketlerini bu şekilde analiz etmenin diğer biyometrik özelliklere göre en büyük avantajı, potensiyel olarak uzak olan ve düşük cözünürlüklü imgelere uygulanabilir olmasıdır. Bu da, insane aktivitelerini bilgisayar sistemleri tarafindan, otomatik olarak, akıllı ve efor harcamadan ayirabilmek için en önemli unsurdur. Bu calışmada ana hedef, insan takibi ve hareket analizi idi.

A new application domain of computer vision has emerged over the past few years dealing with the analysis of images involving humans. This application domain covers face recognition, hand-gesture recognition, and whole body or body parts recognition. Similarly, identification of a person?s activity by gait extracted from video has recently become a popular research problem. Therefore, in recent years, gait analysis and recognition has received substantial attention from both research communities and the industry. It is especially useful for public, military and commercial security purposes.In this thesis, we consider the problem in two parts. First, we locate and track moving objects in an image sequence. Then, we analyze the motion using gait analysis methods. Analyzing a person?s activity by gait has a unique advantage over other biometrics as follows. It has a potential to be used at a distance when other biometrics might be at too low a resolution or might be obscured. The ability to recognize humans and their activities by vision is the key for a machine to interact intelligently and effortlessly with a human-inhabited environment. In this thesis, our aim is to implement human tracking and gait recognition.