3D geometric hashing using transform invariant features
Yer değiştirmeden ve dönüsümden bağımsız öznitelik kullanılarak 3B geometrik kıyım
- Tez No: 238301
- Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. İLKAY ULUSOY
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Üç boyutlu teknoloji, Three dimensional technology
- 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: Belirtilmemiş.
Özet
Dönüsümden ve büyüklükten bagımsız 3B yüzey öznitelikleri kullanılarak 3B cisimtanıma çalısması yapıldı. Ölçek uzayı taraması yapılarak cisimlerin yüzeylerindeki3B öznitelikler elde edilerek her özniteligin büyüklügü elde edilir. Ölçek uzayı heryüzey noktasının seklini belirten dönüsümden bagımsız yüzey egrilik degerleriyleolusturulur. Elde edilen öznitelikler üçlüler halinde gruplanır ve her üçlülerdedönüsümden bagımsız ayıraçlar tanımlanır. Bu üçlüler kullanılarak her cismin herfarklı pozu kıyım tablosuna indekslenir. Büyüklüge duyarlı degerler için kosinüsbenzerlik kullanılarak ölçege duyarlı olmayan eslestirme elde edilir. Yapılantestlerde Stuttgart veri tabanında her 42 cisim için 66 poz kıyım tablosuna egitimsafhasında saklandı ve test asamasında her 42 cismin 256 pozu kullanıldı. %90.97oranında tanıma basarısı saglandı.
Özet (Çeviri)
3D object recognition is performed by using geometric hashing where transformationand scale invariant 3D surface features are utilized. 3D features are extracted fromobject surfaces after a scale space search where size of each feature is also estimated.Scale space is constructed based on orientation invariant surface curvature valueswhich classify each surface point?s shape. Extracted features are grouped into tripletsand orientation invariant descriptors are defined for each triplet. Each pose of eachobject is indexed in a hash table using these triplets. For scale invariance matching,cosine similarity is applied for scale variant triple variables. Tests were performed onStuttgart database where 66 poses of 42 objects are stored in the hash table duringtraining and 258 poses of 42 objects are used during testing. %90.97 recognition rateis achieved.
Benzer Tezler
- 3D object recognition using scale-space of curvatures
Eğrilik ölçek uzayı kullanarak 3B nesne tanıma
ERDEM AKAGÜNDÜZ
Doktora
İngilizce
2011
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiOrta Doğu Teknik ÜniversitesiElektrik ve Elektronik Mühendisliği Bölümü
YRD. DOÇ. DR. İLKAY ULUSOY
- Failure analysis of composite laminates containing three pin loaded holes
Üç pim ile yüklenmiş tabakalı kompozitlerde hasar analizi
ÖZGÜR DEMİRGÖREN
Yüksek Lisans
İngilizce
2007
Makine MühendisliğiDokuz Eylül ÜniversitesiMakine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF.DR. RAMAZAN KARAKUZU
- Çift seri pim bağlantılı dokuma karbon fiber/epoksi kompozit levhalarda hasar analizi
Failure anaysis of woven carbon fiber/epoxy composite plates jointed with double series pins
CANER DOĞAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2018
Makine MühendisliğiFırat ÜniversitesiMakine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. METE ONUR KAMAN
- Körfezlerdeki su kalitesinin uydu görüntü verileri yardımıyla incelenmesi
The Evaluation of water-quality in the bays by satellite images
FİLİZ SUNAR