Geri Dön

Model based structural object recognition

Örnek tabanlı yapısal nesne tanıma

  1. Tez No: 116399
  2. Yazar: ERKAN YAVUZ
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. M. METE BULUT
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Bilgisayar Görüşü, Nesne Tanıma, Görüntü İşleme, Görüntü Analizi, Bölümleme, Öznitelik Çıkarma. VI, Computer Vision, Object Recognition, Image Processing, Image Analysis, Segmentation, and Feature Extraction. IV
  7. Yıl: 2001
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 154

Özet

oz ÖRNEK TABANLI YAPISAL NESNE TANIMA YAVUZ, Erkan Yüksek Lisans, Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Bölümü Tez Yöneticisi: Doç. Dr. M. Mete BULUT Aralık 2001, 137 Sayfa Bu çalışmada örnek tabanlı yapısal bir tanıma sistemi geliştirilmiştir. Nesnelerin tepeden olan görüntüleri kamera aracılığıyla alınmış ve tanıma amaçlı olarak işlenmiştir. Nesnelerin öznitelikleri tanıma amacıyla çıkarılmış ve veritabanında saklanmıştır. Bu özniteliklerin yardımıyla nesnenin tipi, konumu ve doğrultusu belirlenebilir. Öznitelikler, nesnelerin inceltilmiş halindeki öznitelik noktalarını ve nesnelerin izdüşüm örneklerini temel alır. Sistem yeni nesneler öğrenebilir ve öğrenmeden sonra istendiğinde tanıyabilir. Bölümleme amaçlı olarak gri seviye tabanlı ve renk tabanlı bölümleme yaklaşımları kullanılmıştır. Bu yaklaşımlarda Ortanca ve Gaussian süzgeci, eşikleme, bağlı parçalan etiketleme yöntemleri kullanılmıştır. İnceltme, izdüşüm örnekleme ve bir tür en küçük uzaklığı bulma yöntemleri eşleme ve tanıma amaçlı olarak kullanılmıştır.

Özet (Çeviri)

ABSTRACT MODEL BASED STRUCTURAL OBJECT RECOGNITION YAVUZ, Erkan M.S., Electrical and Electronics Engineering Supervisor: Assoc. Prof. Dr. M. Mete BULUT December 2001, 137 Pages In this study, a model based structural object recognition system is developed. Top view of the object image is grabbed with a camera and processed for recognition. For recognition purposes features of the objects are extracted and stored in the database. With the help of these features, object type, location and orientation can be determined. The features are based on feature points of the thinned version of the objects and projection samples of the objects. System can learn new objects, and can recognize them after training if requested. For segmentation purposes, gray-level based and color based approaches are used. In these methods, Median and Gaussian filtering, thresholding, connected component labeling algorithms are used. For matching and recognition, thinning, projection sampling and some sort of minimum distance algorithm are used.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    116555

    Contour-based object recognition using attributed string matching

    Öznitelikli dizgi eşleme yöntemi kullanarak çevrit tabanlı nesne tanıma

    SERKAN KAYGIN

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2001

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. MEHMET METE BULUT

  2. Tez No

    46271

    Dinamik algılayıcı öğrenme algoritması ile kenar saptamanın öğrenilmesi

    Learning of edge detection using recurrent perceptron learning algorithm

    FİLİZ YOSMA TAŞKIN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1995

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    DOÇ.DR. CÜNEYT GÜZELİŞ

  3. Tez No

    539986

    Quantum aspects of molecular correlations in biological catalysis

    Biyolojik katalizde moleküler ilintilerin kuantum doğası

    ONUR PUSULUK

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2018

    Biyofizikİstanbul Teknik Üniversitesi

    Fizik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. KEREM CANKOÇAK

    PROF. DR. CEMSİNAN DELİDUMAN

  4. Tez No

    335676

    Sibertektonik mekan

    Cybertectonic space

    SERHAT KUT

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2013

    Mimarlıkİstanbul Teknik Üniversitesi

    Mimarlık Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. SEMRA AYDINLI

    PROF. DR. ARZU ERDEM

  5. Tez No

    14184

    Markov ve Gibbs rastlantı alan modelleri ile doku sentezleme ve sınıflandırma

    Texture synthesis and classification using Markov and Gibbs random field models

    ERDOĞAN CAMCIOĞLU

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1990

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    PROF. DR. ERDAL PANAYIRCI

Geri Dön