Geri Dön

Yapay sinir ağlarıyla 3-D bilgisayar görmesi

3-D computer vision using artificial neural networks

  1. Tez No: 139845
  2. Yazar: MUHARREM MERCİMEK
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. TÜLAY YILDIRIM
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Artificial Neural Networks, 3-D computer vision, moment invariants. XI
  7. Yıl: 2003
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Yıldız Teknik Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Elektronik Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: 84

Özet

ÖZET Bu çalışmada üç boyutlu fiziksel dünyaya ait katı cisimlerin tanınması temel problem olarak ele alınmıştır. Üç boyutlu hacimsel cisimleri sınıflandırma işlemi için iki boyutlu görüntülerin sınıflandırılması işleminin sentezinden faydalanılmıştır. İyi tanımlanmış sınırlan yeterince belirlenmiş tanıma problemi (örneklerde küçük sınıf içi değişimleri ve büyük sınıflar arası değişimler) az yer kaplayan örnek sunumlarına ve basit karar verme mekanizmalarının yeterliliğine götürecektir. Bu nedenle, en etkin şekilde fiziksel 3-D cisimlerin özellik vektörlerinin çıkarılması ve sınıflandırılması tez çalışmasının amacı olarak sunulmuştur. Tabiatta analog işaretler veya sürekli uzay işaretleri grubuna dahil olan görüntü işaretlerinin sayısal ortama taşınması ilk adımdır. Sınıf büyüklüklerini ifade eden üç ayrı cisim için toplam 216 görüntü elde edilmiştir. İkinci adım olarak görüntüyü verimli kullanmak adına çeşitli iyileştirme ve belirginleştirme algoritmaları kullanılarak görüntülere dair asıl ilgilendiğimiz kısımlar elde edilmiştir. Eşiklendirme, kontur belirleme vb. işlemler yapılarak görüntülere ait ikili (binary) aydınlık seviye değerlerine kuantalanmış dış hatların görüntüleri elde edilmiştir. Bu görüntüler kullanılarak görüntü veya şekilde boyut pozisyon ve ölçek değişmeleri ve kombinasyonları oluşmasına karşılık değişmezlik özelliği gösteren katsayılar olan Moment fonksiyonları katsayıları elde edilmiştir. Bu katsayılardan elde edilen özellik vektörleriyle tanımlı örnekler kullanılarak tezin asıl amacı olan 3-D bilgisayar görmesi çeşitli yapay sinir ağı yapılarıyla sağlanmıştır. Anahtar Kelimeler : Yapay sinir ağlan, 3-D bilgisayar görmesi, moment envaryantlan.

Özet (Çeviri)

ABSTRACT The main focus of this thesis is to establish a system that can recognize the completely visible 3-D solid objects of the real life. The synthesis of analyzing two-dimensional images that are taken from different angle of views of the objects is the main process that leads us to achieve our objective. The selection of“Good”features those satisfying two requirements (small intraclass invariance, large interclass separation) is a crucial step in the process since the next stage sees only these features and acts upon them. A flexible recognition system that can compute the best features for a high classification is investigated in this study. Acquisition and converting the analog image signals of real life is the first step. Total 216 images were taken from three different objects are in order to create input space of our problem. The second is reprocessing which involves removing noise, enhancing the picture, and segmentation for eliminating the unnecessary parts. After operations of thresholding and creating contour images binary coded boundary images are obtained. Only the pixels on the boundary of the object were used to calculate the moment invariants. For object recognition regardless of its orientation, size and position, feature vectors were computed with the assistance of nonlinear moment invariant functions. After an efficient feature extraction, the main focus of this thesis, recognition performance of artificial classifiers in conjunction with moment-based feature sets, is introduced.

Benzer Tezler

  1. Indoor visual understanding with rgb-d images using deep neural networks

    Derin yapay sinir ağlarıyla bina içi üç boyutlu görsel anlama

    METEHAN DOYRAN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2018

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolBoğaziçi Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. HÜSEYİN LEVENT AKIN

  2. Derin öğrenme ve büyük veri analitiği yöntemleriKullanarak Covid-19 yayılımının ileriye dönük tahmini

    Forecasting the spread of covid-19 using deep learning and big data analytics methods

    CYLAS KIGANDA

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2023

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGazi Üniversitesi

    Bilgisayar Bilimleri Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MUHAMMET ALİ AKCAYOL

  3. Contribution a la recherche d'un cadre juridique pour un droit international de laconcurrence plus efficace

    Daha etkin bir uluslararası rekabet için hukuki çerçeve arayışı

    ALİ CENK KESKİN

    Doktora

    Fransızca

    Fransızca

    2009

    HukukGalatasaray Üniversitesi

    Kamu Hukuku Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. JEAN MARC SOREL

    PROF. DR. HALİL ERCÜMENT ERDEM

  4. Yeni Cami'nin akustik açıdan performans değerlendirmesi

    Evaluation of the acoustical performance of the New Mosque

    EVREN YILDIRIM

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2003

    Mimarlıkİstanbul Teknik Üniversitesi

    Mimarlık Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. SEVTAP YILMAZ DEMİRKALE

  5. Derin öğrenme teknikleriyle tomografi görüntülerinde karaciğer bölütlemesi

    Liver segmentation on tomography images with deep learning techniques

    FURKAN AVCI

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2019

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolEskişehir Osmangazi Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. EYYÜP GÜLBANDILAR