3D object recognition by geometric hashing for robotics applications
Robotik uygulamalarına yönelik geometrik indeksleme yöntemiyle 3 boyutlu nesne tanıma
- Tez No: 237593
- Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. İLKAY ULUSOY
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2009
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Bölümü
- Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 97
Özet
3 boyutlu nesne tanıma kavramının asıl amacı döndürme veya kaydırma işlemine maruz kalmış nesnelerin tanınabilmesidir. Geometrik İndeksleme, nesnelerin döndürme ve kaydırma durumlarından bağımsız, nesnenin yapısındaki özelliklerin etkili bir şekilde saklanmasını sağlayan yöntemlerden biridir. Bu tez çalışmasında Geometrik İndeksleme belirgin yüzey eğimlerinden elde edilen yüzey özelliklerinin geometrik ilişkilerinin saklanmasında kullanılmıştır. Bu çalışmada yüzey bilgisi belirli tip yüzeylerin tanınmasını sağlayan yüzey indeksi ve yüzeyin biçimsel bilgisini sağlayan sıçrama tekniğiyle ifade edilmiştir. Metod 3 boyutlu veritabanları üzerinde test edilmiş ve diğer metodlarla karşılaştırılmıştır.
Özet (Çeviri)
The main aim of 3D Object recognition is to recognize objects under translation and rotation. Geometric Hashing is one of the methods which represents a rotation and translation invariant approach and provides indexing of structural features of the objects in an efficient way. In this thesis, Geometric Hashing is used to store the geometric relationship between discriminative surface properties which are based on surface curvature. In this thesis surface is represented by shape index and splash where shape index defines particular shaped surfaces and splash introduces topological information. The method is tested on 3D object databases and compared with other methods in the literature.
Benzer Tezler
- 3D geometric hashing using transform invariant features
Yer değiştirmeden ve dönüsümden bağımsız öznitelik kullanılarak 3B geometrik kıyım
ÖMER ESKİZARA
Yüksek Lisans
İngilizce
2009
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolOrta Doğu Teknik ÜniversitesiElektrik ve Elektronik Mühendisliği Bölümü
YRD. DOÇ. DR. İLKAY ULUSOY
- Performance and accuracy analysis of iMatch: A structural alignment tool prototype for protein binding site – surface alignment
Protein bağlanma bölgesi ve protein yüzeyi yapısal hizalanması aracı prototipi iMatch'in performans ve doğruluk analizi
DENİZ DEMİRCİOĞLU
Yüksek Lisans
İngilizce
2015
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKoç ÜniversitesiBilgisayar Bilimleri ve Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ATTİLA GÜRSOY
PROF. DR. ZEHRA ÖZLEM KESKİN ÖZKAYA
- Joint utilization of local appearance descriptors and semi-local geometry for multi-view object recognition
Çok açılı obje tanıma için yerel görsel tanımlayıcıların ve yarı-yerel geometrinin birlikte kullanımı
MEDENİ SOYSAL
Doktora
İngilizce
2012
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiOrta Doğu Teknik ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. A. AYDIN ALATAN
- Pose-invariant 2D face recognition by matching using graphical models
Grafik modeller kullanarak eşleştirme yoluyla pozla değişmeyen 2B yüz tanıma
SHERVIN RAHIMZADEH ARASHLOO
Doktora
İngilizce
2010
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiUniversity of SurreyElektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. JOSEF KİTTLER
- Yüksek dereceden yapay sinir ağları ile değişmez örüntü tanıma
Invariant pattern renognition with higher order neural networks
EZGİ YALIN
Yüksek Lisans
Türkçe
2000
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiY.DOÇ.DR. NESLİHAN SERAP ŞENGÖR