The filtering problem is to estimate the motion of an object detected by sensors,
cameras, voice recorders, etc., based on its specific characteristics such as color, light
reflection, and sound waves.
There are many filtering algorithms that have been used by researchers in the past
to solve the related problems. In the literature, Lucas Rod’es Guirao (partner Diego
Mor’ın) conducted an experiment to estimate the motion of an object and compared the
performance of the Kalman filter and the particle filter in their study. They conclude
that using the Kalman filter after the particle filter can slightly improve the performance
of the particle filter alone, but the combination of Kalman filter and particle filter is still
very sensitive to particle deprivation when there are occlusions.
The objective of this thesis is to use the particle filter algorithm to improve the tracking
mechanizm in the way that updating particles which tracking the movements of the ball
in a faster way.
This thesis presents the modified particle filter optimization for tracking the object
efficiently and follow its posterior movements on the exact point to track the object
truly. Depending on the proposed particle filter algorithm, the camera is set to track
the object behind of the conjectural goal line and the proposed code performs the
estimation of particles as a guider of goalkeeper.
Focused small ball considered as an object to estimate its x and y coordination in a
two-dimensional area captured by a fixed camera connected to the computer. A 30-
second live shot is used to track the ball by using the RGB features of the particles
to calculate the estimation of the object by a coded Matlab application. The proposed
agorithm checks whether the ball has crossed the goal line or not, and then print these
all output information on terminal section of Matlab.
ÖZ:
Filtreleme problemi, sensörler, kameralar, ses kayıt vb. cihazları kullanarak hedef
objenin kendine ait özgü renk, ı¸sık yansıması ve ses dalgaları gibi özelliklerini
kullanarak objenin konum hareketlerini tahmin etme konularını içerir.
Geçmi¸ste ara¸stırmacılar tarafından kendi alanlarına ait problemleri çözmek için
kullanılan birçok filtreleme algoritması vardır. Literatürde Lucas Rod´es Guirao
(partner Diego Mor´ın) bir ara¸stırma yapmı¸stır ve bu ara¸stırmada Kalman filter ve
particle filter algoritmalarını kar¸sıla¸stırıp hedef objenin konum hareketlerini tahmin
etme yakla¸sımlarını incelemi¸slerdir. Ara¸stırma sonucunda Kalman filter ın particle
filter dan sonra kullanılmasının, tek ba¸sına particle filter performansını geli¸stirdigini ˘
göstermi¸stir ama Kalman filter ve particle filter bile¸simi olan Kalmanized particle
filter (KPF)’ın ise oklüzyon varken, cismi takip eden taneciklerin yoksunlugu˘
konusunda hala hassas oldugu gözlemlenmi¸stir. ˘
Bu tezde amaç, particle filter algoritmasını kullanarak takip mekanizmasını, takibi
saglayan taniecikleri hızlı bir yol ile güncelleyerek geli¸strimektir. ˘
Bu tez, nesneyi verimli bir ¸sekilde takip eden ve onun bir sonraki hareketlerini dogru ˘
bir ¸sekilde tahmin eden bir particle filter optimizasyonu sunar.
Hedef cismin takip edilmesini saglayacak particle filter optimize etme algoritmasını ˘
geli¸stirerek objenin bir sonraki konumuna daha verimli bir ¸sekilde eri¸sim saglanması ˘
hedeflenmektedir. Bu algoritmaya baglı olarak, hedef cisim takibi için hayali kale ˘
çizgisine sabitlenecek ¸sekilde bir kamera ve taneciklere yön verecek olan kodlanmı¸
bir tahmin etme algoritması kullanıldı.
Bilgisayara baglı bir web kamera kullanarak, futbol topu olarak varsayılan bir objenin ˘
bir sonraki adımını, iki-boyutlu bir alanda x ve y koordinatları tahmin edilecek. Matlab
kodları kullanılarak 30 saniyelik bir canlı kaydın içerisinde obje takibini, objenin renk
özelliklerini kullanarak taneciklerin, topun üzerine yerle¸sip takip etmesi saglanacak. ˘
Daha sonra topun, web kameraya olan mesafesi belirlenmi¸s, hayali kale çizgisini geçip
geçmedigi hesaplanarak sonuç bilgileri Matlab terminal kısmında gösterilecektir.
