Feature point classification and matching
Öznitelikli nokta sınıflandırması ve eşlemesi
- Tez No: 200409
- Danışmanlar: PROF. DR. LEVENT ONURAL
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Feature Point Elimination, Feature Point Matching, Digital Video Processing, Feature Point Detection, Feature Points
- Yıl: 2007
- Dil: İngilizce
- Üniversite: İhsan Doğramacı Bilkent Üniversitesi
- Enstitü: Mühendislik ve Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 214
Özet
Özet yok.
Özet (Çeviri)
A feature point is a salient point which can be separated from its neighborhood. Widely used definitions assume that feature points are corners. However, some non-feature points also satisfy this assumption. Hence, non-feature points, which are highly undesired, are usually detected as feature points. Texture properties around detected points can be used to eliminate non-feature points by determining the distinctiveness of the detected points within their neighborhoods. There are many texture description methods, such as autoregressive models, Gibbs/Markov random field models, time-frequency transforms, etc. To increase the performance of feature point related applications, two new feature point descriptors are proposed, and used in non-feature point elimination and feature point sorting-matching. To have a computationally feasible descriptor algorithm, a single image resolution scale is selected for analyzing the texture properties around the detected points. To create a scale-space, wavelet decomposition is applied to the given images and neighborhood scale-spaces are formed for every detected point. The analysis scale of a point is selected according to the changes in the kurtosis values of histograms which are extracted from the neighborhood scale-space. By using descriptors, the detected iii non-feature points are eliminated, feature points are sorted and with inclusion of conventional descriptors feature points are matched. According to the scores obtained in the experiments, the proposed detection-matching scheme performs more reliable than the Harris detector gray-level patch matching scheme. However, SIFT detection-matching scheme performs better than the proposed scheme.
Benzer Tezler
- Matching day and night location images using sift and logistic regression
Gece ve gündüz lokasyon imgelerinin sıft öznitelikleri ve logistik regresyon ile eşleştirilmesi
NAZLI TEKİN
Yüksek Lisans
İngilizce
2015
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolMelikşah ÜniversitesiElektrik ve Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. KADİR AŞKIN PEKER
- Görüntü çerçevelerinde yüz algılama ve veritabanı ile eşleme yapılması
Face detection in image frames and matching through face database
GÜLDEN ELEYAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2010
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiAnkara ÜniversitesiElektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. ASIM EGEMEN YILMAZ
- Seyrek işaret işlemede sınıflandırma uygulamaları ve çekirdek tabanlı yaklaşımlar
Classification applications of sparse signal processing and kernel based methods
ABDURRAHMAN YEŞİLOĞLU
Yüksek Lisans
Türkçe
2015
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ENDER METE EKŞİOĞLU
- Seyreklik ve sözlük öğrenme yaklaşımlarının sınıflandırma ve yüz tanımaya uygulanması
Classification and face recognition application of sparsity and dictionary learning based methods
BERNA AZİZOĞLU
Yüksek Lisans
Türkçe
2017
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ENDER METE EKŞİOĞLU
- Derin öğrenme tabanlı görüntü gürültü giderme için yoğun bağlantı kullanan yeni yaklaşımlar
Densely connected structures in deep learning based image denoising
VEDAT ACAR
Yüksek Lisans
Türkçe
2022
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ENDER METE EKŞİOĞLU