Skip to content
New issue

Have a question about this project? Sign up for a free GitHub account to open an issue and contact its maintainers and the community.

By clicking “Sign up for GitHub”, you agree to our terms of service and privacy statement. We’ll occasionally send you account related emails.

Already on GitHub? Sign in to your account

yol haritası #1

Open
seyyah opened this issue Sep 24, 2010 · 10 comments
Open

yol haritası #1

seyyah opened this issue Sep 24, 2010 · 10 comments
Labels

Comments

@seyyah
Copy link
Contributor

seyyah commented Sep 24, 2010

Ne

projeyle ilgili yol haritasının hazırlanması gerekiyor.

Nasıl

  • daha önceden gönderdiğim maillere bina et

Çıktı

  • max 5 sayfalık bir rapor
  • 14 ekim, 13:00
  • proje özeti, ana başlıkları, zamanlama
@seyyah
Copy link
Contributor Author

seyyah commented Sep 24, 2010

şu issue lara da bak,
http://github.com/seyyah/bal/issues

  • 1,2,3,4 buraya taşınacak.

@selmansalim
Copy link
Contributor

GÖLGELERİN GÜCÜ ADINA!

ANAHTAR CÜMLE :identify people by gait features extracted from shadows & PERSON IDENTIFICATION BY USING SHADOW

Normal detection, recognition işlemlerinde gölge zararlı ve kaldırılması gereken bir bilgidir.google da “shadow removal” yazınca 35500 sonuç gelirken shadow recognition yazınca 3000 sonuç gelior. Ancak Adrian Stoica yaptığı bir çalışma ile gölgeyi de recognition, identification işlerinde kullanabileceğimiz anlaşıldı. Gölge kendi başına da belirleyici bilgiler taşır veya klasik gait recogne işlemlerine ek bilgi olarak da gölge sunulabilir.

@selmansalim
Copy link
Contributor

Biz bu çalışmada insan silüetine uygulanan yöntemleri gölge silüetine uygulayacağız. Çalışmamız kapsamında iki ana basamak var
A. shadow detection, segmentation
B. gait analysis techniques

@selmansalim
Copy link
Contributor

A: shadow segmentation

önce Arkaplan çıkarılır(bg substract).(bunu zaten biz gerçekledik geçen dönem).

Şimdi gölge ve body yi ayırmak gerekmektedir.

@selmansalim
Copy link
Contributor

renk tabanlı yöntemler kullanabiliriz ama kişinin kıyafet rengi de koyu tonlar da ise bu yöntem sağlıklı olmaz. o yüzden farklı bir algoritma geliştirilmeli. (gölge bilgisini sağlam ve kullanılabilir bir şekilde koparmamız lazım body bilgisinden). yani tam ayağın yere değidiği noktadan ayrıştırma yapmak lazım.

@seyyah
Copy link
Contributor Author

seyyah commented Oct 13, 2010

  1. makalenin yayınlanma zamanı
  2. GH->downloads'a resmi yükle, resmi issue veya commentte ![resim gorunmezse metni](http://uzun/yol/ismi.png) formatında gir.

@seyyah
Copy link
Contributor Author

seyyah commented Oct 13, 2010

stoica-patent makalesi (6 may 2010) okunacak/sunulacak: ST:20.10.10 10:00.

@selmansalim
Copy link
Contributor

[[http://github.com/downloads/19bal/gaitShadow/stoica%20%20ynte.png]]

stoica nın ön işlmeden geçirlimiş resmi gait analysis yöntemlerine tabi tutmasının resimli özeti

@seyyah
Copy link
Contributor Author

seyyah commented Oct 22, 2010

öncelikle stoica'nın önerdiği modeli kuralım.

stoica modeli

bu modelde neler var,

  • (a) yukarıdan çekilen resimler
  • (b) ve (c) hareket eden nesneler ve gölgeleri. kısıtlamaya dikkat ortamda insan dışı hareketli YOK. dolayısıyla gölge insana mı ait sınamasına da şimdilik gerek yok.
  • (d) gölge silüet yer değiştirdi. TODO: acaba silüet de dikkate alınsa nasıl olur?
  • (e) sadece gölgeler.
  • (f) gölgelerden elde edilen feature. bir üçgen uydurulmuş, üçgeni üç parametreyle ifade ediyor (kenar uzunlukları). sınıflandırma sürecinde bu üç parametre kullanılacak.

@selmansalim
Copy link
Contributor

(f) maddesi için patent makalesinde farklı olasılıklar da var.
0065:shadow area calculation
0066:extracting parameters for a triangular model.<head and 2 feet>
0067:extracting parameters for a pentagonal model<head, thands, 2 feet>
0068:skeletonization and computing of dimensions of segments in the skeleton

Sign up for free to join this conversation on GitHub. Already have an account? Sign in to comment
Labels
Projects
None yet
Development

No branches or pull requests

2 participants