eylem anlama ne demek?

Eylem Anlama (Action Recognition)

Eylem anlama, bilgisayar görüşünün bir alt dalı olup, video veya bir dizi görsel girdi aracılığıyla insan eylemlerini otomatik olarak tanımlama ve sınıflandırma sürecidir. Bu alan, güvenlik sistemlerinden sağlık hizmetlerine, robotik uygulamalardan interaktif oyunlara kadar geniş bir yelpazede kullanılmaktadır.

Temel Kavramlar:

• Girdi Verisi: Genellikle video dizileri veya ardışık görüntülerdir. Bu veriler, bir veya birden fazla kişinin gerçekleştirdiği eylemleri içerir.
• Özellik Çıkarımı: Videodan anlamlı bilgilerin elde edilmesi işlemidir. Bu, hareket, şekil, renk gibi görsel özellikleri içerebilir. Geleneksel yöntemlerde el yapımı özellikler kullanılırken, modern yaklaşımlarda derin öğrenme modelleri otomatik olarak özellikleri öğrenir.
• Sınıflandırma: Çıkarılan özelliklerin kullanılarak eylemlerin önceden tanımlanmış kategorilere atanmasıdır. Örneğin, "yürüme", "koşma", "zıplama" gibi eylemler.
• Zaman Boyutu: Eylemler genellikle zaman içinde gerçekleştiğinden, modellerin zamansal bilgiyi de dikkate alması gerekir. Bu, Recurrent Neural Networks (RNN) veya Long Short-Term Memory (LSTM) gibi yöntemlerle sağlanabilir. Daha güncel yaklaşımlar, 3D Convolutional Neural Networks (3D CNN) veya Transformer tabanlı modelleri kullanır.

Temel Yaklaşımlar:

• Geleneksel Yöntemler: El yapımı özellikler (örneğin, Hareket Histogramları - Histogram of Oriented Gradients (HOG), Optik Akış) kullanılarak eğitilmiş sınıflandırıcılar (örneğin, Support Vector Machines (SVM), Random Forests) kullanılır.
• Derin Öğrenme Yöntemleri: Evrişimsel Sinir Ağları (Convolutional Neural Networks - CNN), Tekrarlayan Sinir Ağları (Recurrent Neural Networks - RNN), ve Transformör mimarileri, eylemleri otomatik olarak öğrenmek ve sınıflandırmak için kullanılır. Özellikle video verisi için 3D CNN'ler ve LSTM'ler popülerdir.

Uygulama Alanları:

• Güvenlik ve Gözetim: Şüpheli davranışları tespit etmek. Örneğin, Düşme Tespiti veya Kavga Tespiti.
• Sağlık Hizmetleri: Hastaların hareketlerini izlemek, rehabilitasyon süreçlerini desteklemek. Örneğin, Rehabilitasyon Takibi.
• Robotik: Robotların insanlarla etkileşimini geliştirmek, görevleri anlamasına yardımcı olmak.
• Spor Analizi: Oyuncuların performansını değerlendirmek, stratejileri analiz etmek.
• Eğlence: İnteraktif oyunlar, sanal gerçeklik uygulamaları geliştirmek.

Eylem anlama, sürekli gelişen bir alandır ve yeni derin öğrenme mimarileri ve veri kümeleri sayesinde daha karmaşık ve gerçekçi senaryolarda başarılı sonuçlar elde edilmektedir.