Yangın ve Güvenlik Dergisi 198. Sayı (Nisan 2018)

36 Yangın ve Güvenlik / Nisan 2018 yanginguvenlik.com.tr 2. YÖNTEM Görsel olarak dikkat çekme beynimize gerçek zaman- lı olarak en dikkat çeken bölgeyi seçmesine yardım eder. Renk, yoğunluk ve yönlendirme görüntülerdeki dikkat çe- ken bölgeleri belirlemede önemli bir rol oynar. İnsanın gör- me sisteminde, hareket eden bir obje statik bir objeye göre daha çok ilgi çeker, bu nedenle, görmeyi video analize doğ- ru genişletirken hareket dikkat çeken bölgeyi belirlemede ilave bir özelliktir. Hareket eden bir objeyi tespit etme süreci Şekil 1'de görüldüğü gibi, statik ve dinamik dikkat çekmeyle dikkat çeken önemli olay haritası hesaplaması olarak iki bü- yük bölüme ayrılmıştır. İstenmeyen arka plan hareketi daha sonra yukarıdan aşağı bilgiyle ortadan kaldırılır. 2.1. Statik Dikkat Çekme Statik dikkat çekme görsel esaslı dikkat çekme tespiti modeliyle belirlenir 10 . Model dikkatin düşük seviyede uyarı- cıyla harekete geçirildiğinin gözlemlendiği insan görmesine dayanır. Görüntünün renk, yoğunluk ve yönlendirme gibi özellikleri çeşitli çözünürlüklerde analiz edilir ve haritalar çoklu seviyelerde hesaplanır. Renk özelliği olan haritalar R-G ve B-Y sisteminin (kırmızı–yeşil, siyah–sarı) renk zıtlığı esasına göre hesaplanır. Yoğunluk özellikli harita açık çev- resi olan siyah arka plan veya tersi olarak algılanan yoğun- luk kontrastıyla ilgilenir. Yönlendirme bilgisi € [0°, 45°,90°, 135°] için uyarlanmış Gabor piramitleri kullanılarak elde edi- lir. Renk, yoğunluk, yönlendirme özelliklei haritalar karşılık gelen göze çarpma haritalarını vermek için ayrı ayrı birleş- tirilir. Normalleştirilmiş yoğunluk haritası N(I), renk haritası N(C) ve Yönlendirme (oryantasyon) haritası N(O), aşağıda eşitlik (1) deki gibi nihai dikkat çekme haritasını elde etmek için toplanır: belli dereceye kadar yakınlaştırılmış 8 seviyeye bölünür. Ka- relerin yoğunlukları eşitlik 2’deki görüntü noktaları (piksel) değerlerini sabit bir aralığa [0, 1] normalize etmek için M ile bölünür, burada ‘M’ tüm karelerin maksimum piksel değer- lerini gösterir. Sonuç dikkat çeken hareketler haritası S dinamik dikkat çeken hareketler haritası (Md) ile statik dikkat çeken hare- ketler haritası (Ms)’nin ağırlıklı toplamıyla hesaplanır: 2.3. Arka Plan Gürültüsünün Bastırılması İnsanın görmesi çevresini yukarıdan aşağı gelen bilgi ve aşağıdan yukarı doğru olan yaklaşımla kavrar. Aşağıdan yukarı yaklaşım dikkati bakanın etrafındaki en dikkat çeken hareketin olduğu bölgeye yöneltir. Buna karşılık yukarıdan aşağı yaklaşım çevrede istenilen bir objenin yerini bulma- ya odaklanır. Günlük hayatında bir şahıs çevresinde hareket eden birçok obje görür, en çok göze çarpan veya belirgin obje bakanın dikkatini çeker. Entropi esaslı dinamik harita bir videodaki tüm hareket eden objeleri tespit ettiğinden, (3) eşitlik nihai dikkat çeken hareketler hesaplamasında dinamik dikkat çeken hareketler haritasının bir etkisine sa- hiptir. Dikkat çeken hareketler haritası (S) belirgin olarak hareket eden objeyi arka plan sesleriyle beraber, ağaç yap- rakları titreşimi, dalgalanana bayrak, asansör veya fan sesi vb. içerir. Bu video analizinde daha ileri işlem yapılmasını etkiler ve bastırılması gerekir ancak bu yaklaşımla bastırma sağlanamaz. Dikkat mekanizması aşağıdan yukarı elemanları dikkati- mizi yöneltebilen yukarıdan aşağı mekanizmayla bütünleş- tirir. Video akış sıralaması karelerdeki arka plan gürültüleri- nin mevkilerini anlamak için dinamik olarak öğrenilir. Bu bil- gi videodaki birbiri ardına gelen kareleri gözlemleyerek elde edilir. Bir arka plan hareketinin statik bir mevki alma özelliği olacaktır, bu nedenle eğer dikkat çeken hareketi olan obje- ler belli bir sayıdaki birbirini takip eden karede pozisyonunu değiştirirse gözleyerek tespit edilebilir. Birbirini takip eden bir miktar kareleri alalım, 1…k, burada k kare sayısıdır. Tespit edilen her hareket eden objenin mevki özelliği öğrenilir ve k+1’inci karede tüm tespit edilen objelerin piksel değerleri bir önceki karelerden çıkartılan bilgilerle karşılaştırılır. Eğer k kare sonra dahi hareket etmemişse, piksel değerleri değiş- meyecektir ve bu şekilde ortadan kaldırılabilir. KAPAK KONUSU / MAKALE Şekil 1. Aşağıdan yukarı ve yukarıdan aşağı dikkat ç ken veya önemli olayla ı h saplama sür ci 2. Yöntem Görsel olarak dikkat çekme beynimize gerçek zamanlı olarak en dikkat çeken bölgeyi seçmesine yardım eder. Renk, yoğunluk ve yönlendirme görüntülerdeki dikkat çeken bölgeleri belirlemede önemli bir rol oynar. İnsanın görme sisteminde, hareket eden bir obje statik bir objeye göre daha çok ilgi çeker, bu nedenle, görmeyi video analize doğru genişletirken harek t dikkat çeken bölgeyi belirlemede ilave bir özelliktir. Hareket eden bir objeyi t spit etme süreci Şekil 1‘de görüldüğü gibi, statik ve dinamik dikkat çekmeyle dikkat çeken önemli olay haritası hesaplaması olarak iki büyük bölüme ayrılmıştır. İstenmeyen arka plan hareketi daha sonra yukarıdan aşağı bilgiyle ortadan kaldırılır. 2.1. Statik Dikkat çekme Statik dik at çekme görsel esaslı dikkat çekm tespiti modeliyle belirlenir 10 . Model dik atin düşük s viyede uyarıcıyla harekete ge irildiğinin göz emlendiği insan görmesine dayanır. Görüntünün renk, yoğu luk ve yönlendirme gibi özellikleri çeşitli çözünürlüklerde analiz edilir ve haritalar çoklu seviyelerde hesaplanır. Renk özelliği olan haritalar R-G ve B-Y sisteminin (kırmızı –yeşil, siyah–sarı) renk zıtlığı esasına göre hesaplanır. Yoğunluk özellikli harita açık çevresi olan siyah arka plan veya tersi olarak algılanan yoğunluk kontrastıyla ilgilenir. Yönlendirme bilgisi € [0°, 45°,90°, 135°] için uyarlanmış Gabor piramitleri kullanılarak elde edilir. Renk, yoğunluk, yönlendirme özelliklei haritalar karşılık gelen göze çarpma haritalarını vermek için ayrı ayrı birleştirilir. Normalleştirilmiş yoğunluk haritası N(I), renk ha itası N(C) ve Yönlendirme (oryantasyon) haritası N(O), aşağıda eşitlik (1) deki gibi nihai dikk t çekme haritasını elde etmek için toplanır: S = (N(I) +N(C) + N(O)) (1) 2.2. Dinamik dikkat çeken hareketler haritası Hareket eden objeler statik objelere göre videoda daha fazla dikkat çeker. Dinamik dikk t çe en hareketler harit sı hareket eden objeleri videoda birbirini izleyen ‘k’ video karelerini analiz ederek yerini belirlemeye yardım eder. Harita videodaki o anki ve bir önceki ‘k-1’ kareleri arasında her karşılık gelen yerel bölgedeki entropiyi hesaplayarak oluşturulur 11 . Bu harita sadece o anki kareden değil bir önceki karelerden de bilgiler içerir. Hesaplamadaki karmaşıklığı en aza indirmek için, video kareleri gri skalaya dönüştürülür ve renk bilgisi hareketi ortaya çıkartmak için zorunlu olmadığından enerji genlikleri belli dereceye kadar yakınlaştırılmış 8 seviyeye bölünür. Karelerin yoğunlukları eşitlik 2’deki görüntü noktaları (piksel) değerlerini sabit bir a alığa [0, 1] normalize etmek iç n M ile bölünür, burada ‘M’ tüm karelerin maksimum piksel değerlerini gösterir. f (x,y,z)= l(x,y,z)/M (2) Sonuç dikkat çeken hareketler haritası S dinamik dikkat çeken hareketler haritası (M d ) ile statik dikkat çeken hareketler haritası (M s )’nin ağırlıklı toplamıyla hesaplanır: M= t * M d + (1-t) * M s (3) Kare Kare Kare O anki kare Entropi hesaplaması renk Yoğunluk Yönlendirme Renk özelliği haritası Uyum özelliği haritası Yoğunluk özelliği haritası Dikkat çeken olay haritası Dinami dikkat çeken olay haritası Aşağıdan yukarı yaklaşım Yukarıdan aşağı Mevki esaslı bilgi Optimize edilmiş dikkat çeken veya önemli olay haritası ( 1 ) siyah arka plan veya tersi olarak algılanan yoğunluk kontrastıyla ilgilenir. Yönlendir uyarlanmış Gabor piramitleri kullanılarak elde edilir. Renk, yoğunluk, yönlendirme çarpma haritalarını vermek için ayrı ayrı birleştirilir. Normalleştirilmiş yoğunluk har Yönlendirme (oryantasyon) haritası N(O), aşağıda eşitlik (1) deki gibi nihai dikkat ç S = (N(I) +N(C) + N(O)) 2.2. Dinamik dikkat çeken hareketler haritası Hareket eden objeler statik objelere göre videoda daha fazla dikkat çeker. Di hareket eden objeleri videoda birbirini izleyen ‘k’ video karelerini analiz ederek yeri videodaki o anki ve bir önceki ‘k-1’ kareleri arasında her karşılık gelen yerel bölged Bu harita sadece o anki kareden değil bir önceki karelerden de bilgiler içerir. Hesaplamadaki karmaşıklığı en aza indir ek için, video kareleri gri skalaya ortaya çıkartmak için zorunlu olmadığından enerji genlikleri belli dereceye kadar ya Karelerin yoğunlukları eşitlik 2’deki görüntü noktaları (piksel) değerlerini sabit bir a bölünür, burada ‘M’ tüm karelerin maksimum piksel değerlerini gösterir. f (x,y,z)= l(x,y,z)/M Sonuç dikkat çeken hareketler haritası S dinamik dikkat çeken hareketler har hareketler haritası (M s )’nin ağırlıklı toplamıyla hesaplanır: M= t * M d + (1-t) * M s ( 2 ) özelli leri çeşitli çözünür üklerde analiz edilir ve harital r çoklu seviyelerde hesap B-Y sisteminin (kı ızı –yeşil, siyah–sarı) renk zıtlığı esasına göre hesapla ır. Yo siyah arka plan veya tersi olar k algılanan yoğunluk kontrastıyla ilgilenir. Yönlen uyarlan ış Gabor piramitleri kullanılarak elde edil r. Renk, yoğunluk, yönlendir çarpma haritalarını vermek için ayrı ayrı birleştirilir. Normalleştirilmiş yoğunluk Yönlendirme (oryantasyon) haritası N(O), aşağıda eşitlik (1) deki gibi nihai dikkat S = (N(I) +N(C) + N(O)) 2.2. Dinamik dikkat çeken hareketler haritası Hare et den obj ler statik objelere göre videoda daha fazla dikkat çeker. hareket d n objeleri videoda b rbirini izleyen ‘k’ video k relerini analiz ederek y videodaki o nki ve bir önceki ‘k-1’ kareleri a asında her karşılık gelen yerel bölg Bu harit sadece o anki kareden e il bir önc ki karelerden de bilgiler içerir. Hesap am daki karmaşıklığı en aza indirmek için, video kar leri gri skala ortaya çık rtmak için zorun u olmadığından enerji g nlikl i belli d receye kadar Karelerin yoğunlukları eşitlik 2’deki görüntü noktaları (piksel) değerlerini sabit bi bölünür, burada ‘M’ tüm karelerin maksimum piksel değerlerini gösterir. f (x,y,z)= l(x,y,z)/M Sonuç dikkat çeken hareketler haritası S dinamik dikkat çeken hareketler hareketler haritası (M s )’nin ağırlıklı toplamıyla hesaplanır: M= t * M d + (1-t) * M s ( 3 ) 2.2. Dinamik Dikka Çeken Hareketler Haritası Hareket eden objeler statik objelere göre videoda daha fazla dikkat çeker. Dinamik dikkat çeken hareketler harita- sı hareket eden objeleri videoda birbirini izleyen ‘k’ video karelerini analiz ederek yeri i belirl meye yardım eder. Ha- rita videodaki o anki v bir nceki ‘k-1’ k releri arasında her karşılık gelen yerel bölgedeki entropiyi hesaplayarak oluş- turulur 11 . Bu harita sadece o anki kareden değil bir önceki karelerden de bilgiler içerir. Hesaplamadaki karmaşıklığı en aza indirmek için, video kareleri gri skalaya dönüştürülür ve renk bilgisi hareketi or- taya çıkartmak için zorunlu olmadığından enerji genlikleri