Share
تمييز حركة الكائن المفرد اعتمادا على نظرية تاكوشي للامثلية ومجموعة الخام للتصنيف == Single Object Motion Categorization Based on Taguchi Method Optimization and Rough Set Classification
Author name:
عادل عباس مجيد الربيعي
Supervisor name:
اسراء هادي علي الشمري
General topic:
Computer Science
Specific topic:
Computer Science
Degree:
Doctorate
University:
University of Babylon - Information Technology Collage - Department Of Software
Language:
English
University location:
Babylon
First pages:
28T770 - p.pdf
Abstract:
تعتبر انظمة التتبع الفيديوية ذات اهمية كبيرة في عالمنا الحديث. لاعتبارها احد الفروع الهامة من علوم الحاسوب التي تتعامل مع عدة مواضيع مثل الامن، الطبية، القضائية او الطب الشرعي، الرياضة وغيرها من المجالات الحيوية والحياتية الاخرى.ان المشكلة الاساسية التي تم تناولها ودراستها في بحثنا هذا كيفية الكشف عن حركة الاجسام او الاشخاص والتركيز لايجاد نوع وشكل الحركة للاجسام في الافلام.الحصول على معلومات اضافية من الفيديو ادت الى تجميع بعض الافكار لبرهنة او دحض بعض الحقائق. وكذلك ايجاد الدوال المناسبة لها والتي تمثل نوع الحركة للجسم، حيث تم استخلاص الصفات المهمة لمسار الجسم مع تحديد وزن كل صفة وهذا مما يؤدي تقليل الزمن المستهلك في تطبيقات التعقب الفديوي. تم استخدام طرق الرياضيات الحديثة لغرض تصنيف الحركات المتنوعة والمتشابهة في الشكل للاجسام التي يتم تعقبها بالاعتماد على قاعدة بيانات ذات مقاييس عالمية. هناك الكثير من التحديات التي تواجه عملية تعقب الاهداف المتحركة، مثل فصل الجسم او الهدف عن خلفية المشهد، نحن نستخدم طريقة محدثة من الرسم البياني التراكمي لبناء قالب للمشهد الخلفي. بعد ايجاد مسار الجسم نحن نختار عدد من الصفات الملائمة مثل (الازاحة، السرعة، الفرق في الطول، الميل) لغرض تحديد شكل وطبيعة حركة الجسم.في بحثتا هذا استخدمنا ثلاث طرق وقارنا بينها (الميل، الانحدار، وصف فورير) لحركة الاجسام لكي نحدد شكل الحركة (مستقيم، دائرة، قوس، بيضوي، متذبذب، حرف اس ....الخ) واستنتجنا ان طريقة الميل هي الافضل من حيث الزمن المستهلك وغير مكلفة حسابيا. في مرحلة الامثلية التي تعتبر جزء مهم في انظمة التعقب الفيديوي، وظفنا نظرية تاكوشي لتحديد الاعلى وزنا لافضل خاصية من الخواص المستخلصة مما يؤدي لتقليل الزمن المستهلك في التطبيقات. لتصنيف انواع عديدة من حركة الاشخاص نحن نعتمد على موديل مجموعة الخام لبناء نظام المعلومات وعدد من القواعد لتمييز شكل الحركات المتداخلة مثل (الانحناء، رفع اليد والساق في نفس المكان، القفز مع الحركة، القفز في نفس المكان، الركض، الحركة الجانبية، القفز بقدم واحدة، المشي، الحركة الموجية) في عملية التصنيف. في النهاية، للكشف عن البحث وما يتضمنه من تجارب يمكن متابعة الفصل الثاني والثالث بشكل مفصل علما ان وثوقية النظام بلغت بحدود 93% بعد اجراء الكثير من التجارب بالاعتماد على قاعدة بيانات قياسية تسمى "ويزمان | Video tracking systems (VTS) is a matter of interest in this modern world, because it regarded as one of important branches of computer science which deals with several subjects such as security, medical, judicial or forensic, sports and other vital fields of life.The main problem that has been addressed, studied and analyzed in this thesis is how can detect and recognize objects (persons) motions? farther more this work was concentrated on finding the shape and form of a movement of person or objects in a video. Getting additional information from a video will enable the author to sum the ideas in order to prove or disprove some facts. For instance, finding and manipulating the trajectory of object and mathematical models used in analyzing. Finding the suitable functions which represent types of objects’ motions, extract important features of trajectory object’s moving, in order to find optima features by determine the weight of each features. This reduce the consume time in video tracking application. Using the modern mathematical models to classify object motion and determine the types and form of them. This is based on standard database (Weizmann). There are some difficulties facing the process of tracking moving targets such as separate the object or target from the background of scene. In order to build a background template model which is used an upgrade accumulative histogram technique.Finding the trajectory of object, and selecting a number of appropriate motion attributes such as (displacement, velocity, differences in length and slope), enable us to determine the form and the nature of the motion object movement.In this work three methods “Slope, Regression and Fourier descriptors” have been studied, and a comparison among them was made, and determines the shape of the movement (straight line, circle, arc, ellipse, oscillating, S - shaped…etc.) was detected. It was found, that the slope method was the best in terms of consumed time or computationally inexpensive.The optimization stage regards a core part of a video tracking, specified Taguchi method have been used in this work in order to assign in high value of weight for best features extraction and it has reduced the consumption of analysis time.The classification of persons motion depends on rough set model to implement information system and number of rules in distinguishing forms of overlapping movements types such as to (bend, jack, jump, pjump, run , side, skip, walk and wave). In the end, the detection of this work implicitly tested in chapter two and chapter three. Thesis reliability up to 93% after a lot of testing based on the standards database is called “Weizmann”.
