Moving object detection in 2D and 3D scenes
2 boyutlu ve 3 boyutlu sahnelerde hareketli nesne tespiti
- Tez No: 153572
- Danışmanlar: DOÇ. DR. AYDIN ALATAN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Arkaplan Özütleme, Işıl Akış Alanı, Hareketten Yapı, ilgin Parametre Kestirimi, Parallaks Sabitliği. vıı, Background Extraction, Optical Flow Field, Structure from Motion, Affine Parameter Estimation, Parallax Rigidity
- Yıl: 2004
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 105
Özet
oz 2 BOYUTLU VE 3 BOYUTLU SAHNELERDE HAREKETLİ NESNE TESPİTİ Sırtkaya, Salim Yüksek Lisans, Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Bölümü Tez Yöneticisi: Doç. Dr. Aydın Alatan Eylül 2004, 88 Sayfa Bu tez, 2 boyutlu ve 3 boyutlu sahnelerde tümleşik hareketli hedef tespiti çözüm iskeletinin kuramsal taban, geliştirme ve test etme aşamalarını anlatmaktadır. Tespit problemi, sabit ve hareketli kamera sahnelerinde tahlil edilmiş ve her iki durum için ayrı algoritmalar geliştirilmiştir. Sabit kamera sahneleri için iki ayrı yöntem sunulmuştur: Arkaplan özütlemeyi takip eden çıkarım eşikleme, ve“Kanade-Lucas Öznitelik izleme”tekniği ile hesaplanan ışıl akış alanından hareket tespiti. Hareketli kamera sahneleri için sahne yapısı ve kamera hareket tipine bağlı olarak değişik algoritmalar geliştirilmiştir. Kameradan uzakta veya yassı olan düzlemsel sahnelerde ve/veya kamera sadece dönüş hareketi yaptığında, bağımsız hareket eden nesne tespiti baskın düzlemin ilgin parametrelerine dayalı 2 boyutlu parametrik çakıştırma yöntemiyle yapılmıştır. Sahnenin bir yerine birkaç düzlemden oluştuğu ve kameranın ötelenme hareketi yaptığı durumlarda, parametrik çakıştırma yönteminin değiştirilmiş bir sürümü kullanılmıştır. Bu durumda, ışıl akış alanı kesimlemesi ve ardışık çakıştırma anahtar noktalardır. vıDerinlik değişiminin fazla olduğu 3 boyutlu sahneler için, parallaks sabitliği tabanlı bir yöntem geliştirilmiştir. 2 boyutlu parametrik çakıştırma bu yöntemde de kameranın dönüş hareketi ve optik kaydırmadan kaynaklanan etkileri ortadan kaldırmak için kullanılmaktadır. Tüm bu algoritmalar, sabit, hareketli kamera ve değişik sahne yapısı ve kamera hareket tipleri ile çalışabilecek, tümleşik bağımsız hareket eden nesne tespiti yapabilmek için birleştirilmişlerdir.
Özet (Çeviri)
ABSTRACT MOVING OBJECT DETECTION IN 2D AND 3D SCENES Sirtkaya, Salim M.S., Department of Electrical and Electronics Engineering Supervisor: Assoc. Prof. Dr. Aydın Alatan September 2004, 88 Pages This thesis describes the theoretical bases, development and testing of an integrated moving object detection framework in 2D and 3D scenes. The detection problem is analyzed in stationary and non-stationary camera sequences and different algorithms are developed for each case. Two methods are proposed in stationary camera sequences: background extraction followed by differencing and thresholding, and motion detection using optical flow field calculated by“Kanade- Lucas Feature Tracker”. For non-stationary camera sequences, different algorithms are developed based on the scene structure and camera motion characteristics. In planar scenes where the scene is flat or distant from the camera and/or when camera makes rotations only, a method is proposed that uses 2D parametric registration based on affine parameters of the dominant plane for independently moving object detection. A modified version of the 2D parametric registration approach is used when the scene is not planar but consists of a few number of planes at different depths, and camera makes translational motion. Optical flow field segmentation and sequential registration are the key points for this case. For IV3D scenes, where the depth variation within the scene is high, a parallax rigidity based approach is developed for moving object detection. All these algorithms are integrated to form a unified independently moving object detector that works in stationary and non-stationary camera sequences and with different scene and camera motion structures. Optical flow field estimation and segmentation is used for this purpose.
Benzer Tezler
- Multi-camera video surveillance: Detection, occlusion handling, tracking and event recognition
Güvenlik amaçlı çoklu kamera sistemleri: Saptama, örtüşme çözme, takip ve olay analizi
OYTUN AKMAN
Yüksek Lisans
İngilizce
2007
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiOrta Doğu Teknik ÜniversitesiElektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. A. AYDIN ALATAN
- Deep learning architectures for smart urban scene analysis
Akıllı kentsel sahne analizi için derin öğrenme mimarileri
TUBA DEMİRTAŞ
Yüksek Lisans
İngilizce
2022
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGalatasaray ÜniversitesiAkıllı Sistemler Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ İSMAİL BURAK PARLAK
- 2D to 3D video conversion
2B-3B görüntü dönüşümü
AYSUN ÇOBAN AYDIN
Yüksek Lisans
İngilizce
2016
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiBoğaziçi ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. BURAK ACAR
- İnsan hareketlerinin takibinde karşılaşılan problemlerin çözümüne yeni yaklaşımlar
New approaches to solve encountered problems in tracking of human movements
MUHAMMED FATİH TALU
Doktora
Türkçe
2010
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolFırat ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. İBRAHİM TÜRKOĞLU
PROF. DR. MEHMET CEBECİ
- Multiview 3D reconstruction of a scene containing independently moving objects
Bağımsız olarak hareket eden nesneler içeren bir sahnenin çoklu resimlerden 3 boyutlu sahne yapısının çıkarılması
ENGİN TOLA
Yüksek Lisans
İngilizce
2005
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiOrta Doğu Teknik ÜniversitesiElektrik ve Elektronik Mühendisliği Bölümü
DOÇ.DR. AYDIN ALATAN