Contour-based object recognition using attributed string matching
Öznitelikli dizgi eşleme yöntemi kullanarak çevrit tabanlı nesne tanıma
- Tez No: 116555
- Danışmanlar: DOÇ. DR. MEHMET METE BULUT
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Nesne tanıma, Çevrit sezimi, Öznitelikli dizgi eşleme vı, Object recognition, Contour detection, Attributed string matching. IV
- Yıl: 2001
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 116
Özet
oz ÖZNİTELİKLİ DİZGİ EŞLEME YÖNTEMİ KULLANARAK ÇEVRİT TABANLI NESNE TANIMA Kaygın, Serkan Doktora, Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Bölümü Tez Yöneticisi: Doç. Dr. M. Mete Bulut Eylül 2001, 102 Sayfa İki ana yenilik içeren çok katmanlı modele dayalı iki boyutlu nesne tanıma metodu sunulmaktadır. Çalışmanın katkıları (i) iki seviyeli imgelerdeki şekil sınırlarını sezmek için kullanılan aktif zincir algoritması ve (ii) yeni bir şekil eşleme tekniği olan VASM'dır. Aktif zincir algoritması aktif çevrit modellerinden ilham almıştır. Aktif zincir, kapalı dört-bağlantılı zincir kodlu bir çevrit olarak başlatılır. Zincir daralır, bölünür ve imgedeki birden fazla sayıda nesnenin sınırını sarar. Aktif zincirin parametreleri gürültülü ya da kıpırtılı imgelerdeki hedef bölgeleri sezmek için ayarlanabilir. VASM algoritması, poligon köşe noktalarının temel öğe olarak kullanıldığı öznitelikli dizgi eşleme (ASM) metodudur. Öznitelikli dizginin temel yapısal birimleri olarak çizgi bölütleri yerine köşe noktalarının seçimi sayesinde ek bir hesaplama maliyeti olmadan birleştirme işlecinin avantaj lan kazanılmıştır. NxM boyutlarındaki bir imge için aktif zincir algoritmasının saklama yeri ihtiyacı ve hesaplama karmaşıklığı 0(MN)'dir. İmgedeki birden fazla nesne bir geçişte sezilir. Sezilmiş sınırlar zaten kapalı zincir kodu şeklinde oldukları içinfazladan çevirme, birleştirme ya da bağlama işlemine ihtiyaç kalmaz. Öte yandan VASM'da n ve m adet köşe sayışma sahip iki poligonun çevrimsel olmayan eşleme karmaşıklığı 0(nm)'dir. Aynı sonuç, birleştirme işlecine sahip çizgi bölütü tabanlı ASM metoduyla (XnW) sürede elde edilebilir.
Özet (Çeviri)
ABSTRACT CONTOUR-BASED OBJECT RECOGNITION USING ATTRIBUTED STRING MATCHING Kaygın, Serkan Ph. D., Department of Electrical and Electronics Engineering Supervisor: Assoc. Prof. Dr. M. Mete Bulut September 2001, 102 Pages A multi-layer model-based 2D-object recognition method involving two main novelties is proposed. The contributions of the work are (i) the active chain algorithm used to detect shape boundaries in bi-level images, and (ii) a new shape matching technique, VASM. Active chain algorithm is inspired by the active contour models. It is initialized as a closed 4-connected chain coded contour. The chain shrinks, splits, and covers the boundaries of the multiple objects in the image. Parameters of the active chain can be configured to detect target regions in noisy or dithered images. VASM algorithm is an attributed string matching (ASM) method, where the polygon vertices are used as the primitives. By selecting the vertices instead of the line segments as the basic structural units of the attributed string, benefits of the merge operator are achieved without an extra computation cost. For an NxM image, space requirement and computational complexity of the active chain algorithm are both 0(MN). Multiple objects in the image are detected in one pass. Since the detected boundaries are already in closed chain mcoded form, no more conversions, merging, or linking are required. On the other hand, non-cyclic matching complexity of two polygons with n and m vertices in VASM is 0(nm). The same result can be achieved with line-segment based ASM methods with merge operator in OfaW) time.
Benzer Tezler
- Object segmentation and recognition using gradient based descriptors and shape driven fast marching methods
Gradyan temelli betimleyiciler ve şekil güdümlü hızlı yürüme tekniğiyle nesne bölütleme ve sınıflandırma
ABDULKERİM ÇAPAR
Doktora
İngilizce
2010
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MUHİTTİN GÖKMEN
- Yapay sinir ağlarıyla 3-D bilgisayar görmesi
3-D computer vision using artificial neural networks
MUHARREM MERCİMEK
Yüksek Lisans
Türkçe
2003
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiYıldız Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. TÜLAY YILDIRIM
- Bilgisayar ortamında tasarlanmış planlar için otomatik olarak cephe üretilmesi
Başlık çevirisi yok
BURHAN BAHÇECİOĞLU
- Detection and classification of objects and texture
Obje ve doku tespiti ve sınıflandırması
HAKAN TUNA
Yüksek Lisans
İngilizce
2009
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİhsan Doğramacı Bilkent ÜniversitesiElektrik ve Elektronik Mühendisliği Bölümü
PROF. DR. A. ENİS ÇETİN
- Uydu mozaik görüntülerin örülmesi ve nesne çıkarımı için donanıma bağlı adaptif yaklaşım
Hardware based adaptive approach for stitching and object extraction over satelite mosaic images
ÜMİT MERT
Yüksek Lisans
Türkçe
2016
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKocaeli ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. AHMET SAYAR