Detekcija i raspoznavanje uzoraka ponašanja mnoštva ljudi utemeljena na značajkama dinamičkih tekstura

master's thesis

• Title (english): Detection and Crowd Behaviour Recognition Patterns Based on Dynamical Textures
• Author: Marko Mihaljčuk
• Mentor: Slobodan Ribarić (mentor)
• Committee member: Slobodan Ribarić (predsjednik povjerenstva)
• Committee member: Siniša Šegvić (član povjerenstva)
• Committee member: Tomislav Hrkać (član povjerenstva)
• Granter: University of Zagreb; Faculty of Electrical Engineering and Computing; Zagreb
• Defense date and country: 2020-07-07, Croatia
• Scientific / art field, discipline and subdiscipline: TECHNICAL SCIENCES; Computing

Abstract

U ovom diplomskom radu izrađen je sustav za klasifikaciju različitih vrsta kretanja mnoštva ljudi na temelju dinamičkih tekstura. Između dviju uzastopnih slika iz istog video zapisa izračunava se normalni tok kao projekcija optičkog toka na gradijent slike. Slike se analiziraju na zasebnim područjima ograđenim okvirima različitih dimenzija. U obzir se uzimaju samo okviri kod kojih udio statičnih elemenata zadovoljava zadani prag. Klasifikacija okvira u pripadne razrede se obavlja uz pomoć kNN i SVM klasifikatora te se konačno cijela slika klasificira glasovanjem na temelju rezultata iz okvira. Usporedbom se određuje najbolja metoda za klasifikaciju.

Abstract (english)

This graduation thesis presents a system for the classification of different crowd motion patterns based on the dynamic textures. Between two consecutive images from the same video, normal flow is calculated as a projection of optical flow on the image gradient. Images are analyzed for separate areas bounded by windows with different sizes. Only windows where a percentage of static elements satisfies a given threshold are considered. KNN and SVM classifiers classify windows into proper classes. Then the full image is classified by voting based on results from its windows. The best method for classification is determined by comparison.

• Keywords: Analiza mnoštva; dinamičke teksture; optički tok; gradijent slike; normalni tok; klasifikacija; kNN; stroj s potpornim vektorima
• Keywords (english): Crowd analysis; dynamic textures; optical flow; image gradient; normal flow; classification; kNN; support vector machine
• Language: croatian
• URN:NBN: urn:nbn:hr:168:458386
• Study programme: Title: Computing; Study programme type: university; Study level: graduate; Academic / professional title: magistar/magistra inženjer/inženjerka računarstva (magistar/magistra inženjer/inženjerka računarstva)
• Type of resource: Text
• File origin: Born digital
• Access conditions: Closed access
• Created on: 2023-01-13 10:25:51