A general object tracker for locating objects in digital video
Sayısal videoda nesne yer tayini için genel bir nesne izleyici
- Tez No: 232611
- Danışmanlar: PROF. LALE AKARUN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2008
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Boğaziçi Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Bölümü
- Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 81
Özet
Bu tezin konusu, nesnenin duruşu ve ışıklandırmanın değiştiği, önünü kapatan başka nesnelerin bulunduğu koşullarda, karmaşık bir sahnede insan başını izlemektir. Hareket tahmini ile birlikte nesnenin renk dağılımı ve doku özelliklerinin birleşimini kullanan genel bir izleme algoritması sunulmaktadır. Nesne kullanıcının başlangıçta seçtiği elips bir pencere ile tanımlanır. Renk dağılımı kroma bileşenlerine daha çok çözünürlüğün ayrıldığı bir YCrCb uzayında nesnenin renk histogramının hesaplanması ile elde edilir. Bilinen kesikli histogramın yanısıra yeni bir yöntem olarak Tekdüze Bulanık Renk Histogramı (UFCH) önerilmektedir. Nesne dokusu nesnenin kesikli kosinüs dönüşümünün (DCT) düşük frekans bileşenleri ve yerel ikili örüntüler (LBP) ile temsil edilir. İzleyiciyi kullanarak farklı özelliklerin ve birleşimlerinin verimleri denenmektedir. İzleme yordamı, örneklem kümesinin nesne penceresinin ötelenmesi ile elde edildiği Koşullu Yoğunluk Tahmini (Condensation) parçacık süzgeci ile sabit hızlı hareket tahminine dayanır. Histogramların karşılaştırılması Bhattacharyya katsayısına, DCTlerin karşılaştırılması ise farkların kareleri toplamına (SSD) dayanır. Benzerlik ölçütleri bağımsız olabilirlikler olarak birleştirilmektedir. Birleşik izleyici aynı nesnenin farklı özelliklerini izlediği için yalnızca renk dağılımı ya da sadece yapı bilgisini kullanan izleyicilerden daha gelişmiştir. Algoritma filmlere etkileşimli nesne bilgileri gömülmesi üzerinde denenmekte ve buna uygun hale getirilmektedir.
Özet (Çeviri)
Tracking a human head in a complicated scene with changing object pose, illumination conditions, and many occluding objects, is the subject of this thesis. A general tracking algorithm is presented, which uses a combination of object color statistics and texture features with motion estimation. The object is defined by an ellipse window that is initially selected by the user. Color statistics are obtained by calculating object color histogram in the YCrCb space, with more resolution reserved for chroma components. In addition to the conventional discrete color histogram, a novel method, Uniform Fuzzy Color Histogram (UFCH) is proposed. The object texture is represented by lower frequency components of the object's discrete cosine transform (DCT), and local binary patterns (LBP). By using the tracker, performances of different features and their combinations are tested. The tracking procedure is based on constant velocity motion estimation by condensation particle filter, in which the sample set is obtained by the translation of the object window. Histogram comparison is based on Bhattacharyya coefficient, and DCT comparison is calculated by sum of squared differences (SSD). Similarity measures are joined by combining their independent likelihoods. As the combined tracker follows different features of the same object, it is an improvement over a tracker that makes use of only color statistics or texture information. The algorithm is tested and optimized on the specific application of embedding interactive object information to movies.
Benzer Tezler
- Benzerliğe dayalı derin siyam ağları ile çok nesneli takipte kişileri yeniden tanımlama
Similarity based person re-identification for multi-objecttracking using deep siamese network
HARUN SULJAGIC
Yüksek Lisans
Türkçe
2022
Bilim ve TeknolojiSakarya ÜniversitesiBilişim Sistemleri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. NUMAN ÇELEBİ
- Visual object tracking by using deep neural networks
Derin sinir ağları kullanılarak görsel nesne takibi
HASAN SARİBAŞ
Doktora
İngilizce
2020
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiEskişehir Teknik ÜniversitesiHavacılık Elektrik ve Elektroniği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ SİNEM KAHVECİOĞLU
PROF. DR. HAKAN ÇEVİKALP
- Kültür mirasının korunmasında nöromimari yaklaşım ve görsel algının eye tracking yöntemi ile incelenmesi
Neuroarchitectural approach in the preservation of cultural heritage and investigatikkon of visual perception using the eye tracking method
SALİH UTKU ÜNAL
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
MimarlıkKonya Teknik ÜniversitesiMimarlık Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ARİFE DENİZ OKTAÇ BEYCAN
- Ağaç işleme endüstrisi için genel amaçlı programlanabilir tezgah üretim sayacı
General purpose intelligent machine tool production counter for wooden furniture industry
SERDAR BAYAR
Yüksek Lisans
Türkçe
1994
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiHacettepe ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. SELÇUK GEÇİM
- Synthetic data generation for training and evaluation of deep learning-based computer vision models
Derin öğrenme-bazlı bilgisayarlı göre modellerinin eğitimi ve değerlendirilmesi için sentetik veri üretimi
ABDULRAHMAN KERİM
Yüksek Lisans
İngilizce
2021
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolHacettepe ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. UFUK ÇELİKCAN