Hareket Yorumlama – Ödev Hazırlatma – Proje Yaptırma – Tez Yaptırma Fiyatları – Sunum Örnekleri – Ücretli Ödev Yaptırma – Ödev Yaptırma Ücretleri
Hareket Yorumlama
Hareket analizi araştırması paralel olarak çalışan iki farklı yaklaşımı takip eder. İlk yaklaşım, bir el hareketini, kullanıcı tarafından el hareketiyle iletilen iki veya üç boyutlu bir sinyal olarak ele alır; sonuç olarak, tüm analiz süreci, bir avatar üzerinde yeniden oluşturmak veya belirli, önceden tanımlanmış giriş arayüzüne çevirmek için (örneğin, dikkat çekmek veya sanal bir sınıfta varlığı belirtmek için el kaldırmak) yalnızca bu hareketi bulmaya ve izlemeye çalışır.
El hareketlerinin güçlü bir ifade aracı olduğu dikkate alınarak, yaklaşımın düşük düzeyli sonuçları genişletilebilir. Beklenen sonuç, jestsel etkileşimi daha üst düzey bir özellik olarak anlamak ve onu duygusal bir MMI sisteminde konuşma ve görüntü analizini tamamlayan orijinal bir modal içine yerleştirmek gerekir.
Bir jestin zamanla değişen bir sinyalden sembolik bir düzeye bu dönüşümü, mevcut jest temsillerinin çoğalması veya onlarda ortak özelliklerin fark edilmemesi gibi sorunların üstesinden gelmeye yardımcı olur.
Genel olarak, el hareketlerini işlevlerine göre şu şekilde sınıflandırabiliriz:
• Göstergebilimsel: Bu jestler, anlamlı bilgi veya göstergeleri iletmek için kullanılır.
• Ergotik: Genellikle belirli bir enstrüman veya işle ilişkilendirilen manipülatif hareketler.
• Epistemik: Belirli nesnelerle ilgili olmakla birlikte, dokunsal geri bildirimin alınmasıyla da ilgilidir.
Göstergebilimsel el hareketlerinin, bir kavram ya da duyguyu iletmek için konuşmaya bağlı, hatta tamamlayıcı olduğu düşünülür. Özellikle iki ana alt kategori, işaretçi jestler ve vuruşlar. İki ayrı aşamadan oluşan jestler genellikle konuşulan içerikle anlamsal olarak ilişkilidir ve onu vurgulamak veya netleştirmek için kullanılır. Bu ilişki, jestlerin sürekli bir alan boyunca konumlanmasını sağlar.
MADDENİN ANA İHTİYACI
Yüz Özelliği Çıkarma
Sağlam ve doğru yüz analizi ve öznitelik çıkarma, yüzün dönüşü ve oryantasyonu, oklüzyon, aydınlatma koşulları ve ölçekleme ile ilgili varsayımlar veya kısıtlamalar ortaya koyarak ele alınan her zaman karmaşık bir problem olmuştur. Yazarlar, alandaki öncü çalışmaları akıllarında tutarak gerçekçi ortamlarla giderek daha fazla ilgilendikleri için, bu kısıtlamalar sonunda literatürde iptal edilmektedir.
Votsis tarafından, çeşitli öznelerin ve aynı öznenin çeşitli durumlarda gerçek video sekanslarının görünümündeki büyük varyasyonlarla başa çıkan hiyerarşik, sağlam bir şema önerilmiştir. Yüzün pozu veya içindeki özelliklerin genel konumu hakkında yumuşak a priori varsayımlar yapılır.
Yüzle ilgili bilgilerin kademeli olarak açığa çıkması, hiyerarşik şemanın her adımında optimizasyon kapsamında desteklenir, yüz hakkında a posteriori bilgi üretilir ve aramadaki özelliklerin adım adım görselleştirilmesine yol açar.
Hareket analizi yöntemleri
analiz okuma
Spor Biyomekaniği PDF
teknik analiz eğitimi
fibonacci nedir
Spor Biyomekaniği Nedir
mumların anlamı
teknik analiz pdf
Yüz algılama, ilk olarak cilt bölümlerinin veya lekelerin saptanması, bunların bir yüz bölgesine ait olma olasılıklarına göre birleştirilmesi ve en belirgin cilt rengi lekesinin veya bölümünün belirlenmesi yoluyla gerçekleştirilir. Bunu takiben, gözler, ağız ve burun gibi birincil yüz özellikleri, bölümlere ayrılmış, keyfi olarak döndürülmüş yüzdeki büyük süreksizlikler olarak ele alınır.
Yöntemin ilk adımında sistem optimize edilmiş bir segmentasyon prosedürü gerçekleştirir. Tohumlar olarak da adlandırılan segmentlerin ilk tahminleri, minimum-maksimum analizi ile yaklaşıklaştırılır ve koşullu olabilirlik fonksiyonunun maksimizasyonu yoluyla rafine edilir. Kapalı nesnelerin ortaya çıkması ve eserlerin bir kısmının kaldırılması için geliştirme gereklidir.
Tohum büyütme, girdi görüntüsünün kromatik ve değer bilgisini kullanarak genişletme yoluyla gerçekleştirilir. Geliştirilmiş tohumlar, daha ince bir kümeyle sınırlı olan, kümenin tüm nesnelerine uygulanan aktif konturların kullanımı yoluyla düzlem içi yüz dönüşünü ortaya çıkaran bir nesne kümesi oluşturur.
Hareket İzleme ve Tanıma
El hareketlerinin modellenmesi, öncelikle MMI bağlamında amaçlanan uygulamaya bağlıdır. Belirli bir uygulama için çok kaba ve basit bir model yeterli olabilir. Bununla birlikte, amaç doğal bir etkileşim ise, doğal hareketlerin tümü olmasa da bilgisayar tarafından yorumlanmasına izin veren bir model oluşturulmalıdır. Genel olarak insan eli hareketi, global el hareketi ve yerel parmak hareketinden oluşur.
El hareketi yakalama, el hareketlerinin küresel ve yerel hareketini bulmakla ilgilenir. Yerelleştirme sürecinde genellikle iki tür ipucu kullanılır: renk ipuçları ve hareket ipuçları. Alternatif olarak, renk, hareket ve konuşma veya bakış gibi diğer görsel veya görsel olmayan ipuçlarının birleşimi kullanılır.
Eklemli el hareketini tam serbestlik derecesinde yakalamak için, video dizilerinden hem global el hareketi hem de yerel parmak hareketi belirlenmelidir. Bu soruna yaklaşmak için farklı yöntemler kullanılmıştır. Olası bir yöntem, 2 boyutlu olarak hareket eden bir eli izlemek için 2 boyutlu deforme olabilen el şekli şablonlarının kullanıldığı görünüme dayalı yaklaşımlardır. Diğer bir olası yol, 3 boyutlu modellerde yerleşik önsel bilginin avantajlarını kullanan 3 boyutlu model tabanlı yaklaşımdır.
Belirli uygulamalarda, sürekli hareket tanıma gereklidir; sonuç olarak, jestlerin zamansal yönü araştırılmalıdır. Bazı geçici hareketler spesifik veya basittir ve düşük detaylı dinamik modeller tarafından yakalanabilir. Bununla birlikte, birçok yüksek detaylı aktivitenin daha karmaşık jest anlambilimiyle temsil edilmesi gerekir, bu nedenle düşük seviyeli dinamikleri modellemek yetersizdir.
HMM (Gizli Markov Modeli) tekniği ve varyasyonları genellikle zamansal sinyallerin modellenmesinde, öğrenilmesinde ve tanınmasında kullanılır. Pek çok zamansal jest hareket yörüngeleri ve el duruşları içerdiğinden, bunlar konuşma sinyallerinden daha karmaşıktır. El hareketlerini modellemek için uygun bir yaklaşım bulmak hala açık bir araştırma problemidir. HMM’nin pratik geniş kelimeli jest tanıma sistemleri henüz geliştirilmemiştir.
Genel jest analizi çalışmaları, jestleri, konuşma (jestleme) sırasında spontane, ellerin serbest biçimli hareketleri olarak kabul ederken, amblemler olarak adlandırılan diğerleri, hakaret gibi belirli bir duygu veya eylemin göstergesidir. İlginç bir sonuç, iletilen duygu veya fikri anlamak için jestlerin ve konuşmanın alternatif kullanımının beden dili kavramının tamamını geçersiz kılmasıdır. Gerçekten de, çalışma, jestlerin konuşulan içeriğin “sadece süslemeleri” olmak yerine, bir takım paralinguistik özelliklere sahip olduğunu göstermektedir.
Örneğin, bu tür jestler, yalnızca düşük seviyeli el hareketlerinin toplamı olarak değil, yalnızca bir bütün olarak düşünüldüğünde belirli bir anlam ifade eder. Konuşulan kelimeler genellikle belirsizdir ve yalnızca tam bir cümle veya paragrafta anlamsal olarak yorumlanabilirken, bir fikri iletmek söz konusu olduğunda jestler atomiktir ve tipik olarak gerçek biçimleri, belirli bir konuşmacının kişiliğine ve mevcut duygusal durumuna bağlıdır.
Sonuç olarak, jestler, insan söyleminin diğer kiplerini işlemek için kullanılan araçlarla analiz edilemez. El hareketi durumunda, jestleri zaman içindeki el hareketinin işlevleri olarak görebiliriz; bu yaklaşımın sonucu, bu temsilin nicel değerlerinin (yani hız, yön veya tekrar), aktivasyon gibi duyguyla ilgili değerlerle ilişkilendirilebilmesidir.
Bu, esasen, çoğu durumda, kullanıcının duygusal durumu hakkında bilgi çıkarmak için belirli hareketleri tanımamız gerekmediği, yalnızca kullanıcının kollarının zaman içindeki hareketini izlememiz gerektiği anlamına gelir. Bu kavram, belirli bir hareketi benzer el hareketlerinden oluşan bir koleksiyondan ayırt etmemize de yardımcı olabilir.