Detect and Count Human Physical Motion During Exercise
dc.contributor.advisor | Şaykol, Ediz | |
dc.contributor.author | Özeroğlu, Burak | |
dc.date.accessioned | 2021-05-09T09:42:28Z | |
dc.date.available | 2021-05-09T09:42:28Z | |
dc.date.submitted | 2015 | |
dc.date.issued | 2018-08-06 | |
dc.identifier.uri | https://acikbilim.yok.gov.tr/handle/20.500.12812/709628 | |
dc.description.abstract | Bu çalışma da, insan hareketlerini algılama ve yorumlama temeline dayalı, görüntü işleme kütüphaneleri yardımı ile geliştirilebilir egzersiz algılama ve sayma fonksiyonlarını yerine getiren bir proje elde edilmiştir. Çalışmamızda hedef aldığımız kitle rehabilitasyon merkezlerinde ki hastalar ve spor salonunda egzersiz yapan kişilerdir. İnsan hareketlerini gözlemlediğimizde; hareketin algılanması ve yorumlanabilmesi için vücudumuzda doğru noktalarını referans seçmemiz gerekmektedir. Kolumuzun, bacağımızın, başımızın vb. vücut uzuvlarımızın hareketlerini algılamak, anlamak ve doğru yorumlamak için eklemlerimiz ve birbirinden bağımsız hareket edebilen uzuv kısımlarının hareketini gözlemleyip, kritik noktaları referans olarak almamız gerekmektedir. Kolumuz için; el-bilek, kol-dirsek ve kol-omuz, bacağımız için ayak-bilek, bacak-diz ve bacak-bel arası işaretlenmesi gereken kritik noktalardır. Bu noktalar üzerine yerleştirdiğimiz renk blokları ve geliştirdiğimiz yöntem ile vücut hareketlerini yorumlayıp; yapılan hareketi ve hareketin kaç set gerçekleştirildiği verileri elde edilmiştir. | |
dc.description.abstract | In this project, based on human perception and interpretation of human movement, Project improved with the help of image processing libraries, yielding a project fulfilling the exercise detection and counting functions. In our project, patients are people who exercise in the gym and rehabilitation centers in our target audience. When we observe the movement of people; The perception of movement and to interpret our body need to choose the right reference points. The crucial points for tracking and counting human arm motion are hand-wrist, arm-elbow, and arm-shoulder points, whereas during leg motion ankle-knee, knee-waist, and waistankle points are critical. These body junction points get different angle values during exercise. By tracking the angle variations at these points and marking them with a distinctive volor, the motion can be detected and statistical data for the detected exercise action can be calculated. | en_US |
dc.language | English | |
dc.language.iso | en | |
dc.rights | info:eu-repo/semantics/openAccess | |
dc.rights | Attribution 4.0 United States | tr_TR |
dc.rights.uri | https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ | |
dc.subject | Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol | tr_TR |
dc.subject | Computer Engineering and Computer Science and Control | en_US |
dc.subject | Mühendislik Bilimleri | tr_TR |
dc.subject | Engineering Sciences | en_US |
dc.title | Detect and Count Human Physical Motion During Exercise | |
dc.title.alternative | Egzersiz esnasında fiziksel insan hareketlerin algılanması ve sayılması | |
dc.type | masterThesis | |
dc.date.updated | 2018-08-06 | |
dc.contributor.department | Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı | |
dc.subject.ytm | Computer imaging | |
dc.subject.ytm | Digital image processing | |
dc.identifier.yokid | 10055094 | |
dc.publisher.institute | Fen Bilimleri Enstitüsü | |
dc.publisher.university | BEYKENT ÜNİVERSİTESİ | |
dc.identifier.thesisid | 394493 | |
dc.description.pages | 43 | |
dc.publisher.discipline | Diğer |