Category knowledge, skeleton-based shape matching and shape classification
Kategori bilgisi, iskelet tabanlı şekil eşleme ve şekil sınıflandırma
- Tez No: 238711
- Danışmanlar: DOÇ. DR. SİBEL TARI
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2008
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Bölümü
- Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 202
Özet
İskelet tabanlı gösterimler, yapısal kararsızlıklarına rağmen görsel şekillerin tanınması ve sınıflandırmasında başarıları kanıtlanmış gösterimlerdir. Parça yapısını tıkız ve doğal bir şekilde yakalar ve kapatma, parçaların eklemlenmesi gibi görsel dönüşümlere karşı duyarsızdırlar.Bu tezde bağlantısız iskelet gösteriminin şekil tanıma ve sınıflandırmadaki olası kullanımları incelenmektedir. Özellikle, ilk olarak bağlamsal bilginin tanımadaki önemi, bağlantısız iskelete dayalı daha önce önerilen şekil eşleme metodlarına kategori bilgisinin farklı biçimlerde dahil edilerek bu yöntemlerin geliştirilmesiyle araştırılmaktadır. Şekillerin sözdizimsel eşlenmelerindeki görüşün tersine, bize göre karşılaştırılan şekillerinin anlamsal rolleri birbirinden farklıdır ve buna göre sorgulanan şekil veri tabanında yer alan ve kategorisi bilinen bir şekil ile eşlenmektedir. Bağlamın yani veri tabanındaki şeklin kategorisine dair bilginin varlığı, benzerlik hesaplamasını etkilemekte ve eşleme başarımını arttırmaktadır. Sonradan kategorinin etkilediği eşleme metodumuz kullanılarak ki bu yöntemde hem şekiller hem de şekil sınıfları derinliği bir olan isleket tabanlı ağaç yapıları ile ifade edilmektedir, benzerliğe dayalı bir şekil sınıflandırma yöntemi geliştirilmiştir. Bu yaklaşımımızda şekil sınıfları için yaratılan kategori ağaçları, kategoriler arasındaki ilişkilerinin öğrenilmesi amacıyla kullanılan bir dayanak kümesi oluşturmaktadır. Sınıflandırma metodumuz, hem kategoriler içindeki hem de kategoriler arasındaki bilgiyi dikkate aldığı için yüksek sınıflandırma başarısı elde edilmektedir. Dahası, önerilen sınıflandırma yönteminin bir geri çağırma görevinde kullanılması ilgisiz kıyaslamaları engellediği için karşılaştırma işleminin verimini ve doğruluğunu arttırmaktadır.
Özet (Çeviri)
Skeletal shape representations, in spite of their structural instabilities, have proven themselves as effective representation schemes for recognition and classification of visual shapes. They capture part structure in a compact and natural way and provide insensitivity to visual transformations such as occlusion and articulation of parts.In this thesis, we explore the potential use of disconnected skeleton representation for shape recognition and shape classification. Specifically, we first investigate the importance of contextual information in recognition where we extend the previously proposed disconnected skeleton based shape matching methods in different ways by incorporating category knowledge into matching process. Unlike the view in syntactic matching of shapes, our interpretation differentiates the semantic roles of the shapes in comparison in a way that a query shape is being matched with a database shape whose category is known a priori. The presence of context, i.e. the knowledge about the category of the database shape, influences the similarity computations, and helps us to obtain better matching performance. Next, we build upon our category-influenced matching framework in which both shapes and shape categories are represented with depth-1 skeletal trees, and develop a similarity-based shape classification method where the category trees formed for each shape category provide a reference set for learning the relationships between categories. As our classification method takes into account both within-category and between-category information, we attain high classification performance. Moreover, using the suggested classification scheme in a retrieval task improves both the efficiency and accuracy of matching by eliminating unrelated comparisons.
Benzer Tezler
- Mevcut bir apartman binasının alüminyum giydirme cephe sistemiyle yenilenmesinin enerji tüketimi ve CO2 emisyonu açısından değerlendirilmesi
Evaluating the renovation of an existing apartment building with an aluminum facade system in terms of energy consumption and CO2 emissions
İSMAİL KAMIŞ
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
Enerjiİstanbul Teknik ÜniversitesiEnerji Bilim ve Teknoloji Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HATİCE SÖZER
- Generalization of deep neural networks totransformations through novel andhybrid architectures
Derin sinir ağlarının yenı ve hibrit mimariler aracılığı ile transformlara genellemesi
BARIŞ ÖZCAN
Doktora
İngilizce
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolÖzyeğin ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. MUSTAFA FURKAN KIRAÇ
- İbn Sînâ felsefesinde bilginin kategorisi
Category of knowledge in avicenna's philosophy
MERVE NUR YILMAZ
Yüksek Lisans
Türkçe
2015
FelsefeMarmara ÜniversitesiFelsefe ve Din Bilimleri Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ÖMER TÜRKER
- Profesyonel kadın ligleri futbolcularının beslenme bilgi düzeylerinin incelenmesi
Investigation of nutritional knowledge levels of professional women's league football players
DEA LUMA
Yüksek Lisans
Türkçe
2022
Beslenme ve DiyetetikTrakya ÜniversitesiBeslenme ve Diyetetik Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ LEYLA TEVFİKOĞLU PEHLİVAN