Particle methods for bayesian multiobject tracking and parameter estimation
Parçacık metodları ile çoklu nesne izleme ve parametre kestirimi
- Tez No: 255415
- Danışmanlar: PROF. DR. MÜBECCEL DEMİREKLER
- Tez Türü: Doktora
- 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-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 120
Özet
Bu tezde belli problemlerin çözümünde parçacık filtresi olarak da bilinen sıralı Monte Carlo (SMC) tekniklerini kullanan yöntemlerde iyileştirmeler yapılmıştır. Ele alınan ilk problem olan Bayes yaklaşımlı çoklu hedef izleme (ÇHİ) problemi için Dirichlet süreci (DS) temelli parametrik olmayan Bayes modellerinin kullanımı önerilmiştir. İkinci problem, önerilen DS temelli ÇHİ algoritması için önemli bir uygulama alanı teşkil eden, konuşma sinyallerinde ses yolu rezonans frekanslarını izleme problemidir. Son olarak, doğrusal ve Gauss olmayan durum uzay modellerinde parametre kestirimi amaçlı kullanılan SMC temelli bir algoritma incelenmiştir. Bu çalışma kapsamında iz yörüngesini temel olarak alan algoritmalar için regülerizasyon teknikleri kullanılarak iyileştirme sağlanmıştır.
Özet (Çeviri)
In this thesis a number of improvements have been established for specific methods which utilize sequential Monte Carlo (SMC), aka. Particle filtering (PF) techniques. The first problem is the Bayesian multi-target tracking (MTT) problem for which we propose the use of non-parametric Bayesian models that are based on time varying extension of Dirichlet process (DP) models. The second problem studied in this thesis is an important application area for the proposed DP based MTT method; the tracking of vocal tract resonance frequencies of the speech signals. Lastly, we investigate SMC based parameter estimation problem of nonlinear non-Gaussian state space models in which we provide a performance improvement for the path density based methods by utilizing regularization techniques.
Benzer Tezler
- Particle MCMC for a time changed levy process
Zaman değiştirilmiş bir levy süreci için parçacık Markov Zinciri Monte Carlo yaklaşımı
AYHAN YÜKSEL
Doktora
İngilizce
2015
MaliyeOrta Doğu Teknik ÜniversitesiFinansal Matematik Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. AZİZE HAYFAVİ
DOÇ. DR. COŞKUN KÜÇÜKÜÖZMEN
- Mikrokanonikal optimizasyon algoritması ile konvolüsyonel sinir ağlarında hiper parametrelerin optimize edilmesi
Optimization of hyper parameters in convolutional neural networks by microcanonical optimization algorithm
ZEKİ KUŞ
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolFatih Sultan Mehmet Vakıf ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ AYLA GÜLCÜ
- Approximate methods for state estimation with nonlinear measurements and unknown noise covariances
Doğrusal olmayan ölçümler ve bilinmeyen gürültü kovaryansları ile durum kestirimi için yaklaşık yöntemler
ERAY LAZ
Doktora
İngilizce
2023
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiOrta Doğu Teknik ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. UMUT ORGUNER
- Markov chain Monte Carlo Algorithm for Bayesian Policy Search
Bayes Politika Arama için Markov Zinciri Monte Carlo Algoritması
VAHID TAVAKOL AGHAEI
Doktora
İngilizce
2019
Mekatronik MühendisliğiSabancı ÜniversitesiMekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Assoc. Prof. Dr. AHMET ONAT
DR. SİNAN YILDIRIM
- Infrastructure independent pedestrian localization using dead reckoning and particle filter
Parakete seyri hesabı ve parçacık filtresi ile altyapısız yaya konum belirleme
MEHMET ENES CAVLI
Yüksek Lisans
İngilizce
2018
Mekatronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiMekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HAKAN TEMELTAŞ