Yazar "Toprak, Emirhan" seçeneğine göre listele

Listeleniyor 1 - 1 / 1
  • Küçük Resim
    Öğe
    3-boyutlu artık ağ eylem tanıma modeli ile süpermarket video görüntülerinde hırsızlık tespiti
    (2022) Toprak, Emirhan; Özden, Mustafa
    Son zamanlarda, süpermarketlerde hırsızlık tespiti için yapay zekâ modellerine ilgi artmaktadır. Süpermarket hırsızlıkları, süpermarketleri finansal açıdan marketleri zarara sokmaktadır. Bu zararların önüne geçmek için insan hırsızlık eylemine yönelik modeller geliştirilmektedir. Gündelik olarak gerçekleştirilen insan eylemlerini sınıflandırmak için 2-B CNN ve 3- B CNN eylem tanıma modelleri kullanılmaktadır. İnsan eylemi gerçekleştirilirken hem görsel hem de hareket bilgisi içermektedir. Görsel ve hareket bilgisi, uzam-zamansal bilgiyi ifade etmektedir. Eylem tanıma modelleri ile uzam-zamansal eylem bilgisi çıkarılmaktadır. Bu tez çalışmasında, hırsızlık ve hırsızlık olmayan eylem video veri seti oluşturulmuştur. Oluşturulan hırsızlık ve hırsızlık olmayan eylem veri seti videoları 3’er eylemden oluşmaktadır. Hırsızlık eylemleri: eşyaları; cebe koymak, çantaya koymak ve el çantasına koymak şeklindedir. Hırsızlık olmayan eylemler: süpermarkette; yürümek, sabit durmak ve raftan eşya almak şeklindedir. Eğitim veri seti Youtube’den toplanmış ve test veri seti ise bir süpermarket güvenlik kamerasından toplanmıştır. Eğitim veri seti, 161 hırsızlık olmayan eylem, 139 hırsızlık eylemi olarak 300 videodan oluşmaktadır. Test veri seti, 140 hırsızlık olmayan eylem, 130 hırsızlık eylemi olarak 270 videodan oluşmaktadır. 3-B CNN modellerini sıfırdan optimize etmek için büyük ölçekli veri setleri gerekmekte aksi halde ağın doğruluk oranı hızla düşmektedir. Oluşturulan hırsızlık eğitim veri seti küçük ölçekli olduğu için büyük ölçekli Kinetics-700 veri setinde önceden eğitilmiş olan 18 katmanlı 3-B Artık Ağ modeli transfer öğrenme ile kullanılmıştır. Temel alınan 3-B Artık Ağ modelinin FC katmanı dışındaki ağırlıkları kullanılmış ve model sadece FC katmanı ağırlıkları güncellenerek eğitilmiştir. Hırsızlık eylemini daha detaylı incelemek ve sınıflandırmak için modele ait 12 versiyon oluşturulmuştur. Oluşturulan versiyonlar, parametre olarak birbirinden farklıdır. Versiyonlar, girdi görüntüsü boyutu, çerçeve uzunluğu ve parti büyüklüğü olarak farklılık göstermektedir. Versiyonlar; RGB girdi görüntüsü almakta ve 200 adımda eğitilmiştir. Elde edilen eğitim ve test sonuçları doğruluk oranları bakımından karşılaştırılmıştır. Eğitim ve test sonuçları neticesinde Versiyon 1 sırasıyla, %88,0 ve %77,0 doğruluk oranları ile en iyi sonuca sahip modeldir. Versiyon 1: 2242243 RGB girdi görüntüsü, 32 çerçeve uzunluğu ve 12 parti büyüklüğüne sahiptir. Süpermarkette hırsızlık tespiti yapabilen 18 katmanlı 3-B Artık Ağ modeli geliştirilmiştir.