GAUSS KARIŞIM MODELİ KULLANILARAK HAREKETLİ NESNELERİN TESPİTİ

Abstract

Bilgisayarlı görme, hassas güvenlik ve önlem gerektiren alışveriş merkezleri, bankalar, otoyollar, okullar ve hastaneler gibi kamuya açık kalabalık alanları izlemek için uzun süredir kullanılmaktadır. Bilgi işlem gücündeki artış, video dosyalarından içerik çıkarımında bilgisayarların kullanımını oldukça popüler bir hale getirmiştir. Bilgisayarların dijital video dosyalarının saklanmasında kullanımı oldukça yaygın olmasına rağmen, dijital videolardan istenilen bilgilerin çıkarımı konusunda kullanımı oldukça yenidir. Dijital video dosyalarından elde edilebilecek en temel veri, hareketli nesnelerdir. Bu çalışma dijital video dosyalarındaki arka plan modelleme ve hareketli nesne çıkartım algoritmaları üzerine yapılmış bir çalışmadır. Yapılan çalışmada, bir piksel değeri, zamandaki ve uzaydaki komşularından bağımsız olarak ele alınmakta ve görüntüdeki arka plan ışıklandırmasının değişken olabileceği göz önünde tutulmaktadır. Bu sebeplerle, boyutları sabit olan görüntüdeki her piksel için gauss karışım dağılım modeli uygulanmaktadır. Genel olarak bir Gauss karışımlar modeli, incelenen verinin ortalama ve varyans değerleri farklılık gösteren ve model içinde farklı ağırlıklara sahip birkaç gauss dağılımının toplamı ile betimlenmiştir. İstatiksel veri analizi ise BM algoritmasıyla yapılmıştır. Çeşitli sayısal videolar üzerinde deneyimler yapılmıştır. Bu deneyim sonuçları, önerilen metodun verimli bir şekilde hareketli nesnelerin tespitini belirlediğini göstermektedir. Anahtar Kelimeler: Arka Plan Çıkarımı, Hareketli Nesnelerin Tespiti, Gauss Karışımlar ModeliComputer has been used for so long to watch crowded public domains such as vision community, shopping malls requiring sensitive security and precaution, banks, motorways, schools and hospitals. Increase in the data processing rate is become a considerably popular subject that the use of computers in subtracting contains from video files. Although the use of computers to keep digital video files is considerably common, its use for subtracting the necessary information from the digital videos is brand new. The most important rudiments obtained from digital video files are mobile objects. This study is an authentic work about background modeling and mobile object extraction-algorithm in digital video files. In the study, not only a pixel worth is independently handled from its neighbors in time and space, but also it is taken into account that backlighting of an image can be variable. For these reasons, for every pixel in a fixed sized image is applied ?Gaussian Mixture Distribution Model?. Generally, a Gaussian Mixture Model is described with verifying data that is the total of a few Gaussian distribution which have both differential average and variance values and different weight within the model. Statistical data analysis is done with EM Algorithm. Experiments about various digital videos are done. Test results of these experiments show that recommended method productively determines the detection of mobile objects. Key Words: Background Extraction, The Detection of Mobile Objects, Gaussian Mixture Model