Καινοτόμες τεχνικές όρασης υπολογιστών και μηχανικής μάθησης για αναγνώριση συμπεριφοράς από ακολουθίες βίντεο και προσαρμογή τους σε π...

Περίληψη

Αντικείμενο της διατριβής είναι η αναγνώριση ανθρώπινης συμπεριφοράς από ακολουθίες βίντεο με χρήση καινοτόμων τεχνικών όρασης υπολογιστών και μηχανικής μάθησης, με έμφαση σε δραστηριότητες οργανωμένες σε ροές εργασίας. Το πρόβλημα παρουσιάζει μια σειρά από σοβαρές δυσκολίες, όπως επικαλύψεις, συχνές αλλαγές φωτισμού και έκτοπα, ενώ τα οπτικώς σύνθετα περιβάλλοντα που εξετάζονται δημιουργούν πρόσθετες προκλήσεις. Οι τυπικές μέθοδοι που βασίζονται σε ανίχνευση ή ιχνηλάτηση αντικειμένων τείνουν να αποτυγχάνουν εξαιτίας της μεγάλης πολυπλοκότητας των αναπαριστώμενων σκηνών. Για να παρακαμφθούν αυτά τα στάδια, προτείνεται η εξαγωγή ολιστικών χαρακτηριστικών για την αναπαράσταση των εικόνων. Επίσης, εξετάζεται η δυνατότητα αξιοποίησης πληροφορίας από πολλαπλά ρεύματα παρατηρήσεων (κάμερες) μέσω τεχνικών σύμμιξης (fusion) των χρησιμοποιούμενων hidden Markov models (HMM) για την αντιμετώπιση των επικαλύψεων, ενώ ερευνάται η αποτελεσματικότητα της χρήσης της κατανομής Student-t αντί της Gauss ...
περισσότερα

Περίληψη σε άλλη γλώσσα

This thesis aims at proposing novel computer vision and machine learning techniques for human behavior recognition from video, emphasizing on activities forming workflows. The problem involves significant challenges, such as occlusions, frequent illumination changes and outliers, whereas the visually complex environment of our use case induces additional difficulties. Typical object based methods that rely on detection or tracking tend to fail because of the high complexity of the observed scenes. In order to bypass these error-prone stages, we propose the extraction of holistic features directly on the image level for scene representation. Furthermore, we examine the applicability of fused schemes of the employed classifiers (hidden Markov models) in an endeavor to exploit redundancies from multiple camera streams so as to solve occlusions, whereas we also scrutinize the effectiveness of the multivariate Student-t distribution as observation likelihood (instead of the Gaussian) for hi ...
περισσότερα

Όλα τα τεκμήρια στο ΕΑΔΔ προστατεύονται από πνευματικά δικαιώματα.

DOI
10.12681/eadd/26947
Διεύθυνση Handle
http://hdl.handle.net/10442/hedi/26947
ND
26947
Εναλλακτικός τίτλος
Novel computer vision and machine learning techniques for behavior recognition from video and adaptation to a cloud computing environment
Συγγραφέας
Βουλόδημος, Αθανάσιος του Σπυρίδων-Μιχαήλ
Ημερομηνία
2011
Ίδρυμα
Εθνικό Μετσόβιο Πολυτεχνείο (ΕΜΠ). Σχολή Ηλεκτρολόγων Μηχανικών και Μηχανικών Υπολογιστών. Τομέας Επικοινωνιών, Ηλεκτρονικής και Συστημάτων Πληροφορικής
Εξεταστική επιτροπή
Βαρβαρίγου Θεοδώρα
Παπαβασιλείου Συμεών
Στασινόπουλος Γεώργιος
Σταφυλοπάτης Ανδρέας-Γεώργιος
Θεολόγου Μιχαήλ
Λούμος Βασίλειος
Δουλάμης Αναστάσιος
Επιστημονικό πεδίο
Φυσικές Επιστήμες
Επιστήμη Ηλεκτρονικών Υπολογιστών και Πληροφορική
Επιστήμες Μηχανικού και Τεχνολογία
Επιστήμη Ηλεκτρολόγου Μηχανικού, Ηλεκτρονικού Μηχανικού, Μηχανικού Η/Υ
Λέξεις-κλειδιά
Αναγνώριση συμπεριφοράς; Ολιστικά χαρακτηριστικά; Κρυμμένα μαρκοβιανά μοντέλα; Πολυρευματική σύμμιξη; Ευρωστία σε έκτοπα; Συνόψιση βίντεο; Υπολογιστική νέφους; Γενετικοί αλγόριθμοι
Χώρα
Ελλάδα
Γλώσσα
Ελληνικά
Άλλα στοιχεία
πιν., σχημ., ευρ.
Στατιστικά χρήσης
ΠΡΟΒΟΛΕΣ
Αφορά στις μοναδικές επισκέψεις της διδακτορικής διατριβής.
Πηγή: Google Analytics.
ΞΕΦΥΛΛΙΣΜΑΤΑ
Αφορά στο άνοιγμα του online αναγνώστη.
Πηγή: Google Analytics.
ΜΕΤΑΦΟΡΤΩΣΕΙΣ
Αφορά στο σύνολο των μεταφορτώσων του αρχείου της διδακτορικής διατριβής.
Πηγή: Εθνικό Αρχείο Διδακτορικών Διατριβών.
ΧΡΗΣΤΕΣ
Αφορά στις μοναδικές επισκέψεις της διδακτορικής διατριβής.
Πηγή: Εθνικό Αρχείο Διδακτορικών Διατριβών.
Σχετικές εγγραφές (με βάση τις επισκέψεις των χρηστών)