1. UKM Learning and Research Repository
2. PHD Thesis / Tesis PHD
3. Faculty of Engineering and Built Environment / Fakulti Kejuruteraan dan Alam Bina

Title:	Pengesanan aksi menggunakan fitur berasaskan bentuk poligon untuk pengawasan peristiwa jatuh
Authors:	Mohd Fadzil Abu Hassan (P79525)
Supervisor:	Aini Hussain, Prof. Dr.
Keywords:	Computer vision Polygons Shapes Universiti Kebangsaan Malaysia -- Dissertations Dissertations, Academic -- Malaysia
Issue Date:	15-Apr-2019
Description:	Dalam penyelidikan penglihatan komputer, pengesanan aksi dan peristiwa ganjil (PAPG) merupakan salah satu fokus utama khususnya untuk sistem pengawasan video pintar (SPVP). Pendekatan SPVP berasaskan penglihatan komputer tidak melibatkan pemakaian sebarang peranti ke atas subjek yang dipantau. Justeru, ianya sesuai untuk memantau aksi tak normal seperti aksi mencuri, mengendap, terjatuh dan lain-lain. Masa kini, kebanyakan sistem pengawasan video adalah tidak automatik sepenuhnya, justeru kurang cekap kerana memerlukan aras tumpuan pengawasan yang amat tinggi oleh pengawal keselamatan untuk memantau peristiwa ganjil yang berlaku. Selaras dengan perkembangan pesat teknologi, suatu SPVP yang cekap amat diperlukan untuk menjamin keselamatan dan kesejahteraan penghuni. Kajian ini mencadangkan algoritma PAPG berasaskan penglihatan komputer supaya pengawasan boleh dilakukan tanpa pengetahuan subjek yang dipantau. Pembangunan algoritma PAPG terbahagi kepada dua fasa iaitu fasa pembinaan sistem pengesanan aksi (SPAks) dan fasa pembinaan sistem pengecaman peristiwa jatuh (SPPJ). Dalam fasa pertama, pembangunan SPAks melibatkan empat langkah penting: pengesanan objek; pra-pemprosesan serta pengitlakan bentuk; penyarian serta pemilihan fitur; dan pengelasan. Teknik penolakan latar belakang dilaksanakan terlebih dahulu untuk mengesan imej latar depan, diikuti pula dengan proses penurasan dan morfologi untuk mendapat imej bebayang manusia (BM) yang bersih. Kemudian, pengabstrakan bentuk BM dilaksanakan dengan pengitlakan BM ke bentuk poligon. Dari bentuk poligon, tiga fitur utama disari iaitu panjang sisi, sudut rangka bucu dan jarak sentroid ke bucu poligon. Pemilihan bentuk poligon teroptimum dilaksanakan terlebih dahulu bagi tujuan pengelasan terbaik. Secara heuristik, didapati bentuk poligon sisi-4 (PP-S4) yang melibatkan tiga kumpulan fitur utama (C, S dan A) dengan 12 vektor fitur adalah terbaik dalam mewakili suatu aksi manusia. Di samping itu, kesahihan keputusan pemilihan fitur ini dibuktikan melalui ujian statistik Mann-Whitney U bagi memastikan pemilihan set fitur tersebut benar-benar berkesan bagi tujuan pengesanan aksi. Lima jenis pengelas dipertimbangkan bagi tujuan ini iaitu k-kejiranan terdekat (k-NN) dan mesin penyokong vektor dengan pelbagai fungsi kernel terpilih: linear (Lin-KSVM), kuadratik (Quad-KSVM), kubik (Cub-KSVM) dan fungsi asas radial (RBF-KSVM). Kesemua pengelas menunjukkan prestasi pengelasan dwi-aksi yang baik dengan set fitur PP-S4, dengan prestasi pengelas RBF-KSVM adalah teroptimum dari segi kejituan (84.98%) dan tempoh masa perlaksanaan algoritma (173.21 ms). Dalam fasa-2 pula, proses pembinaan sistem pengesanan dwi-aksi dilanjutkan ke pengesanan tri-aksi bagi tujuan penghasilan SPPJ dengan menggunakan teknik mesin keadaan terhingga. SPPJ terbina mampu memberi prestasi pengecaman yang baik dalam suatu jujukan bingkai video dengan kejituan 97.32% serta tempoh masa perlaksanaan algoritma sesingkat 198.24 ms/bingkai. Kesimpulannya, sarian fitur berasaskan bentuk poligon PP-S4 dengan pengelas RBF-KSVM terbukti berkesan dan sesuai untuk dilaksanakan dalam suatu SPVP untuk mengesan serta mengecam suatu aksi ganjil dan peristiwa jatuh.,Ph.D.,ANOMALOUS ACTION RECOGNITION USING POLYGONAL SHAPE-BASED FEATURES FOR FALLING SURVEILLANCE
Pages:	152
Call Number:	TA1634.M834 2018 3 tesis
Publisher:	UKM, Bangi
Appears in Collections:	Faculty of Engineering and Built Environment / Fakulti Kejuruteraan dan Alam Bina

Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.