Optik akış ile hareket tespiti
Motion detection using optical flow
- Tez No: 213494
- Danışmanlar: PROF.DR. VEDAT TAVŞANOĞLU
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Optik akıs, fark teknikleri, hareket tespiti, Optical flow, differential techniques, motion detection
- Yıl: 2007
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Yıldız Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- 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
- Derin öğrenme tabanlı optik akış ile hareket tespiti
Motion detection with deep learning based optical flow
AMMAR ASLAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2021
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolFırat ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. GALİP AYDIN
- 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
2022
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiDicle ÜniversitesiElektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ MUHAMMET ALİ ARSERİM
- 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
2011
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiYıldız Teknik ÜniversitesiElektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ABDULLAH BAL
- Derin öğrenme teknikleri kullanilarak gerçek zamanli saldiri tespiti
Real-time attack detection using deep learning techniques
AHMET ER
Doktora
Türkçe
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolTokat Gaziosmanpaşa ÜniversitesiMekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ABDULLAH HAKAN YAVUZ
- Yapay zeka teknikleri kullanılarak mikro ifadelerin tespiti ve sınıflandırılması
Detection and classification of microexpressions using artificial intelligence techniques
MEHMET ZAHİT UZUN
Doktora
Türkçe
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKarabük ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. YÜKSEL ÇELİK
DOÇ. DR. ERDAL BAŞARAN