Geri Dön

Model-based recognition of polyhedral objects

Polihedral yapılı nesnelerin model tabanlı tanınması

  1. Tez No: 23597
  2. Yazar: HÜSEYİN UZUNALİOĞLU
  3. Danışmanlar: PROF. DR. METE SEVENCAN
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Model-Tabanlı Nesne Tanıma, Doğrusal Özellik Çıkartma, Polihedral Yapılı Nesne Tanıma, Geometrik Hashing, Model-Based Object Recognition, Linear Feature Extraction, Polyhedral Object Recognition, Geometric Hashing
  7. Yıl: 1992
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 98

Özet

ÖZ POLİHEDRAL YAPILI NESNELERİN MODEL-TABANLI TANINMASI UZUNALİOĞLU, Hüseyin Yüksek Lisans Tezi, Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Anabilim Dalı Tez Yöneticisi : Prof. Dr. Mete Severcan Temmuz, 1992, 84 sayfa. Bu çalışmada, model-tabanlı bir nesne tanıma sistemi geliştirilmiştir. Sistem özellik çıkartma, modelleme ve tanıma aşamalarından oluşmaktadır. Sistem polihedral yapısı olan nesneleri tanımak için tasarımlanmıştır. Nesne tanımları için doğrusal özellikler kullanılmıştır. Üç adet doğrusal özellik çıkartma yöntemi incelenmiştir: Doğrulan bulmak için köşeleri kullanan bir yöntem, klasik Hough dönüşümü yöntemi ve çevirme dönüşümü yöntemi. İlk yöntem iyi sonuç vermemiştir. Klasik Hough dönüşümü daha iyi sonuçlar vermesine ragmen bazı modifikasyonlar gerektirmektedir. Çevirme dönüşümü yöntemi tatmin edici sonuçlar vermiştir. Bu yöntemin parametreleri sezilecek doğruların özelliklerine göre ayarlanabilir. Son olarak, modelleme ve tanıma işlemleri için geometrik“hashing”yöntemi kullanılmıştır. Her nesne gözlem küresi üzerindeki gözlem noktalarından alınan iki boyutlu görüntülerle modellenmiştir. Bu görüntüler, nesnelerin tel-çerçeve modellerinden yararlanılarak görünmeyen doğruların yokedilmesini sağlayan bir programla bulunmuştur. Test nesnelerinin kullanıldığı tanıma deneyleri olumlu sonuçlar vermiştir.

Özet (Çeviri)

ABSTRACT MODEL-BASED RECOGNITION OF POLYHEDRAL OBJECTS UZUNALİOĞLU, Hüseyin M.S. in Electrical and Electronics Engineering Supervisor: Prof. Dr. Mete Severcan July, 1992, 84 pages. In this study, a model-based object recognition system is developed. It consists of feature extraction, modeling and matching stages. The system is designed to recognize polyhedral objects. Linear features are used for object descriptions. Three linear feature extraction methods are investigated: A method utilizing corner points to detect lines, the classical Hough transform method and the rotation transform method. The first method is not satisfactory. The Hough transform method is better, but it needs some modifications. The rotation transform method gives satisfactory results. In this method, the parameters can be adjusted according to the properties of the lines to be detected. Finally, geometric hashing method is used for modeling and recognition processes. Each object is modeled using 2-D views taken from the viewpoints on the viewing sphere. A hidden-line elimination program is used to find these views from the wire-frame models of the objects. The recognition experiments yielded satisfactory results. m

Benzer Tezler

  1. Nükleozidlerin zwitteriyonik monolitik kolonlar ile kapiler elektrokromatografi sisteminde ayrımı

    Separation of nucleosides by zwitterionic monolithic columns in capillary electrochromtography systems

    SİSEM EKTİRİCİ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2019

    KimyaHacettepe Üniversitesi

    Kimya Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ADİL DENİZLİ

    DOÇ. DR. FATMA YILMAZ

  2. Örüntü tanıma amaçlı doğrusal olmayan yöntemlerin geliştirilmesi ve uygulanması

    An application and development of nonlinear methods for pattern recognition

    MURAT AYKUT

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2007

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKaradeniz Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. MURAT EKİNCİ

  3. Türkçe ses birimlerinin sınıflandırılması için bir bulanık sinir ağının tasarımı ve gerçekleştirimi

    Design and implementation of a fuzzy neural network for Turkish phoneme classification

    ETHEM ARKIN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2004

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolHacettepe Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    Y.DOÇ.DR. HARUN ARTUNER

  4. Bosna Hersek ve Kosova'nın devletleşme sürecine sosyolojik bir yaklaşım

    A Sociological approach to the nationalization process of Bosna an Herzegovina and Kosova

    SÜLEYMAN GÜNDÜZ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2000

    SosyolojiSakarya Üniversitesi

    Sosyoloji Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. M. SAİD DOĞAN

  5. Negatif Olmayan Matris Ayrıştırma (NOMA) Algoritmaları ve Uygulamaları

    Nonnegative Matrix Factorization (NMF) Algorithms and Its Applications

    İHSAN KOÇAK

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2016

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. TOLGA ENSARİ

    PROF. DR. JACEK M. ZURADA