Foto-Kapan Görüntülerinde Derin Öğrenme Tabanlı İnsan Tespiti

Emrah Şimşek; Bariş Özyer; Gülşah Tümüklü Özyer

Foto-Kapan Görüntülerinde Derin Öğrenme Tabanlı İnsan Tespiti

Öz

Foto-kapanlar doğal ortamda yaşayan canlılara ait görüntülerin elde edilmesi amacıyla kullanılan gömülü sistemlerdir. Foto-kapanların hareket tetikleyicisi ile belirli frekanslarda kaydettiği bu görüntüler, karmaşıklık, arka plan hareketi, ışık şiddeti yetersizliği, kapanma, afin ve 3D dönüşümü, ölçekleme değişimi, parçalı nesne bulunması gibi önemli zorluklar içermektedir. Görüntülerdeki canlıların otomatik olarak tespit edilmesi ve bu zorlukların giderilmesi için kullanılan yerel ve genel öznitelikler ile örüntü tanıma yöntemleri bu zorluklara karşı sınırlı dayanıklılığa sahip olmaları, görüntülere ait derin özniteliklerin çıkarılabildiği derin öğrenme tabanlı yöntemlerin tercih edilmesine neden olmaktadır. YOLO mimarisi, gerçek zamanlı nesne tespitinde kullanılan yüksek tespit ve hız performansına sahip bir derin öğrenme yöntemidir. Bu çalışmada PASCAL VOC veri seti ile eğitilmiş YOLO mimarisinin çok sayıda zorluk içeren foto-kapan veri setindeki tespit başarısı değerlendirilmiştir. Foto-kapan veri setinde yapılan uygulamada yüksek tespit başarısı elde edilmiştir.

Anahtar Kelimeler

nesne tespiti,derin öğrenme,yolo,foto-kapan

Destekleyen Kurum

Atatürk Üniversitesi

Proje Numarası

FYL-2018-6623

Teşekkür

Bu çalışma Atatürk Üniversitesi Bilimsel Araştırma Projelerini destekleme programı kapsamında FYL-2018-6623 proje numarası ile desteklenmiştir

Kaynakça

Guo, Y., Liu, Y., Oerlemans, A., Lao, S., Wu, S., & Lew, M. S. (2016). Deep learning for visual understanding: A review. Neurocomputing, 187, 27-48.
Girshick, R., Donahue, J., Darrell, T., & Malik, J. (2014). Rich feature hierarchies for accurate object detection and semantic segmentation. In Proceedings of the IEEE conference on computer vision and pattern recognition (pp. 580-587).
LeCun, Y., Bengio, Y., & Hinton, G. (2015). Deep learning. nature, 521(7553), 436.
Nguyen, H., Maclagan, S. J., Nguyen, T. D., Nguyen, T., Flemons, P., Andrews, K., ... & Phung, D. (2017, October). Animal Recognition and Identification with Deep Convolutional Neural Networks for Automated Wildlife Monitoring. In Data Science and Advanced Analytics (DSAA), 2017 IEEE International Conference on (pp. 40-49). IEEE.
Norouzzadeh, M. S., Nguyen, A., Kosmala, M., Swanson, A., Palmer, M., Packer, C., & Clune, J. Automatically identifying, counting, and describing wild animals in camera-trap images with deep learning.
Gonçalves, D. N., de Arruda, M. D. S., da Silva, L. A., Araujo, R. F. S., Machado, B. B., & Gonçalves, W. N. Recognition of Pantanal Animal Species using Convolutional Neural Networks.
Tekeli, U., & Bastanlar, Y. Ham Fotokapan Verisinde HayvanIçeren Fotografların Belirlenmesi Detection of Images with Animals in Raw Camera-Trap Data.
Yu, X., Wang, J., Kays, R., Jansen, P. A., Wang, T., & Huang, T. (2013). Automated identification of animal species in camera trap images. EURASIP Journal on Image and Video Processing, 2013(1), 52.

Ayrıntılar

Birincil Dil

Türkçe

Konular

Bilgisayar Yazılımı

Bölüm

Araştırma Makalesi

Yazarlar

Emrah Şimşek ^*
0000-0002-1652-9553
Türkiye

Bariş Özyer
0000-0003-0117-6983
Türkiye

Gülşah Tümüklü Özyer Bu kişi benim
0000-0002-0596-0065

Yayımlanma Tarihi

30 Haziran 2020

Gönderilme Tarihi

27 Ağustos 2019

Kabul Tarihi

12 Ocak 2020

Yayımlandığı Sayı

Yıl 2020 Cilt: 3 Sayı: 1

IZ

https://izlik.org/JA58CJ53HT

Kaynak Göster

RIS / Bibtex

APA

Şimşek, E., Özyer, B., & Özyer, G. T. (2020). Foto-Kapan Görüntülerinde Derin Öğrenme Tabanlı İnsan Tespiti. Bayburt Üniversitesi Fen Bilimleri Dergisi, 3(1), 1-8. https://izlik.org/JA58CJ53HT

AMA

1.Şimşek E, Özyer B, Özyer GT. Foto-Kapan Görüntülerinde Derin Öğrenme Tabanlı İnsan Tespiti. Bayburt Üniversitesi Fen Bilimleri Dergisi. 2020;3(1):1-8. https://izlik.org/JA58CJ53HT

Chicago

Şimşek, Emrah, Bariş Özyer, ve Gülşah Tümüklü Özyer. 2020. “Foto-Kapan Görüntülerinde Derin Öğrenme Tabanlı İnsan Tespiti”. Bayburt Üniversitesi Fen Bilimleri Dergisi 3 (1): 1-8. https://izlik.org/JA58CJ53HT.

EndNote

Şimşek E, Özyer B, Özyer GT (01 Haziran 2020) Foto-Kapan Görüntülerinde Derin Öğrenme Tabanlı İnsan Tespiti. Bayburt Üniversitesi Fen Bilimleri Dergisi 3 1 1–8.

IEEE

[1]E. Şimşek, B. Özyer, ve G. T. Özyer, “Foto-Kapan Görüntülerinde Derin Öğrenme Tabanlı İnsan Tespiti”, Bayburt Üniversitesi Fen Bilimleri Dergisi, c. 3, sy 1, ss. 1–8, Haz. 2020, [çevrimiçi]. Erişim adresi: https://izlik.org/JA58CJ53HT

ISNAD

Şimşek, Emrah - Özyer, Bariş - Özyer, Gülşah Tümüklü. “Foto-Kapan Görüntülerinde Derin Öğrenme Tabanlı İnsan Tespiti”. Bayburt Üniversitesi Fen Bilimleri Dergisi 3/1 (01 Haziran 2020): 1-8. https://izlik.org/JA58CJ53HT.

JAMA

1.Şimşek E, Özyer B, Özyer GT. Foto-Kapan Görüntülerinde Derin Öğrenme Tabanlı İnsan Tespiti. Bayburt Üniversitesi Fen Bilimleri Dergisi. 2020;3:1–8.

MLA

Şimşek, Emrah, vd. “Foto-Kapan Görüntülerinde Derin Öğrenme Tabanlı İnsan Tespiti”. Bayburt Üniversitesi Fen Bilimleri Dergisi, c. 3, sy 1, Haziran 2020, ss. 1-8, https://izlik.org/JA58CJ53HT.

Vancouver

1.Emrah Şimşek, Bariş Özyer, Gülşah Tümüklü Özyer. Foto-Kapan Görüntülerinde Derin Öğrenme Tabanlı İnsan Tespiti. Bayburt Üniversitesi Fen Bilimleri Dergisi [Internet]. 01 Haziran 2020;3(1):1-8. Erişim adresi: https://izlik.org/JA58CJ53HT