Geri Dön

Optik akış ile hareket tespiti

Motion detection using optical flow

  1. Tez No: 213494
  2. Yazar: EDA ÖZÜNTÜRK
  3. Danışmanlar: PROF.DR. VEDAT TAVŞANOĞLU
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Optik akıs, fark teknikleri, hareket tespiti, Optical flow, differential techniques, motion detection
  7. Yıl: 2007
  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: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 82

Özet

Bilgisayarla görmenin önemli alanlarından biri olan hareket tespitinin; güvenlik sistemleri, trafik gözetimi gibi günlük hayatta bir çok uygulaması bulunmaktadır. Hareket tespitinde kullanılan ilk yöntemlerden olan ?Optik Akıs?, hala günümüzde ortaya atılan bir çok yöntemden daha saglam ve dogru sonuçlar üretmektedir. Ayrıca, bir çok hareket tespiti yöntemi ?Optik Akıs? temeline dayanmaktadır. Tezin ilk bölümünde optik akısa genel bir bakıs yapılarak temel kavramlardan bahsedilmistir. Daha sonra optik akıs yöntemlerinden ve genel yapısından bahsedilmistir. Ayrıca optik akısın dogru olarak algılanamadıgı özel durumlardan söz edilmistir. Hareket tespitinde kullanılan ?Optik Akıs? yöntemleri üç grup altında toplanmaktadır: 1. Fark teknikleri, 2. Frekans temelli teknikler ve 3. Eslestirme teknikleri. Tezin ikinci bölümünde bu gruplardan biri olan Fark teknikleri üzerinde durulmustur: genel fark yaklasımı (Horn ve Schunck yöntemi) ve yerel fark yaklasımı (Lucas ve Kanade yöntemi). MATLAB uygulamaları ile gerçek görüntü dizilerinden elde edilen hareket tahminleri vektörel ve enerji yogunlukları çıktıları ile gösterilmistir. Ek olarak Gauss Piramidi yönteminden bahsedilmis, ve Lucas ve Kanade yöntemi Gauss Piramidi kullanılarak daha saglam ve dogru sonuçlar elde edilmistir.

Özet (Çeviri)

Motion detection which is one of the important fields in computer vision has many applications in daily life such as security systems, traffic surveillance. ?Optical Flow?, one of the first proposed approaches used for motion detection, still gives more robust and accurate results then many approaches proposed lately. Moreover, many motion detection methods are based on ?Optical Flow?. The first part of this thesis introduces fundamental concepts within general survey. Then optical flow methods and their structures are introduced. Furthermore, special cases that ?Optical Flow? can not determined accurately are mentioned. Optical flow techniques can be classified into three groups: 1. Differential techniques, 2. Frequency-based techniques and 3. Matching techniques. Second part of this thesis introduces Differential techniques: global differential approach (Horn and Schunk method) and local differential approach (Lucas and Kanade method). Motion estimations which are obtained from MATLAB implementations using real image sequences are shown in vector fields and energy fields. Additionally, Gaussian Pyramid is discussed and with using Gaussian Pyramidal implementation of Lucas and Kanade method, more robust and accurate results are obtained.

Benzer Tezler

  1. Derin öğrenme tabanlı optik akış ile hareket tespiti

    Motion detection with deep learning based optical flow

    AMMAR ASLAN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2021

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolFırat Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. GALİP AYDIN

  2. Derin öğrenme ve anahtar nokta poz tahminlemesi yöntemiyle insan duruşu tahminlemesi

    Human position prediction by deep learning and keypoint exposure estimation

    HEDİYE NUPELDA KANPAK

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2022

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiDicle Üniversitesi

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ MUHAMMET ALİ ARSERİM

  3. Ölçekten bağımsız öznitelik dönüşümü tabanlı optik akış yöntemiyle trafik yoğunluk analizi

    Traffic flow density determination method with scale invariant feature transform flow

    SERKAN TEKBAŞ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2011

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiYıldız Teknik Üniversitesi

    Elektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ABDULLAH BAL

  4. Derin öğrenme teknikleri kullanilarak gerçek zamanli saldiri tespiti

    Real-time attack detection using deep learning techniques

    AHMET ER

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolTokat Gaziosmanpaşa Üniversitesi

    Mekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ABDULLAH HAKAN YAVUZ

  5. Yapay zeka teknikleri kullanılarak mikro ifadelerin tespiti ve sınıflandırılması

    Detection and classification of microexpressions using artificial intelligence techniques

    MEHMET ZAHİT UZUN

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKarabük Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. YÜKSEL ÇELİK

    DOÇ. DR. ERDAL BAŞARAN