Geri Dön

Fast object tracking by fusing adaptive background models and mean-shift analysis

Uyarlanabilir arka plan ve ortalama-kaydırma tekniklerini birleştirerek gerçek zamanlı nesne takibi

  1. Tez No: 143279
  2. Yazar: ÖNCEL TÜZEL
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. VOLKAN ATALAY
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
  6. Anahtar Kelimeler: nesne takibi, arka plan çıkarma, dönüşümsel filtre, gölge kaldırma, ortalama-kaydırma, object tracking, background subtraction, morphological filtering, shadow removal, mean-shift
  7. Yıl: 2003
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 92

Özet

Bu çalışmada, otomatik, gerçek zamanlı nesne takibi yöntemi sunmaktayız. Güvenilirlik ve hız mevcut olan yöntemlerin en önemli iki eksikliğidir. Mevcut olan yöntemlerin güvenlirlik ve hız sorunlarını ortalama-kaydırma ve uyarlan abilir arka plan yöntemlerini birleştirerek çözüyoruz. Bunun yanında, aydınlanma değişimi tespiti, gölge kaldırma, dönüşümsel filtre aşamalarında uygun çözümler sunuyoruz. Ayrıca arka planın uyarlanmasında yeni bir yaklaşımda bulunuy oruz. Sonuç olarak, önerilen yöntem şablon ve yazışma tabanlı nesne takibi sistemlerinin eksikliklerini gidermektedir. Sunulan arka plan oluşturma, gölge kaldırma ve nesne takibi algoritmalarının sonuçları, yöntemin güvenilirliğini göstermektedir.

Özet (Çeviri)

We present an automatic, real-time object tracking system. Robustness and speed are the two major bottlenecks of the existing approaches. We improve upon the robustness and speed of the current state-of-art by integrating a mean- shift based model update technique with an adaptive change detection method. We also provide optimal solutions for several other stages including illumina tion detection, shadow removal, morphological filtering of a tracking system. In addition, we introduce a novel background refresh mechanism. Therefore, the proposed framework is capable of handling shortcomings of template and corre spondence based tracking approaches. The results of the proposed background generation, shadow removal and tracking algorithms show the robustness of the system.

Benzer Tezler

  1. Uyarlamalı kalman filtresi destekli ortalama kayma tabanlı nesne takibi

    Mean shift based object tracking supported by adaptive kalman filter

    MEHMET MURAT TURHAN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2016

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİnönü Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. DAVUT HANBAY

  2. Evrişimli sinir ağı özelliklerine dayanan korelasyon filtreleme ve veri ilişkilendirme ile çoklu nesne takibi

    Multiple object tracking with data association and correlation filter based on convolutional neural network features

    ELNURA ARSLAN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2021

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolBursa Uludağ Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ CEYDA NUR ÖZTÜRK

  3. Good features to correlate for visual tracking

    Korelasyon ile görsel takip için iyi öznitelikler

    ERHAN GÜNDOĞDU

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2017

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ABDULLAH AYDIN ALATAN

  4. Görüntü işleme ve yapay zekâ teknikleri kullanarak havadan alınan görüntülerin bulanıklık giderilmesi ve zararlı tespiti yapılması

    Deblurring and pest detection of aerial images using image processing and artificial intelligence techniques

    ÖMER ÇANGA

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolErciyes Üniversitesi

    Sivil Havacılık Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ MURAT ONAY

  5. Droneların savunma refleksleri

    Defensive reflekxes of drones

    ADNAN AKPINAR

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolMaltepe Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ENSAR GÜL