Geri Dön

Efficient detection and tracking of salient regions for visual processing on mobile platforms

Hareketli platformlarda görsel işlemede kullanilmak üzere dikkat çekici bölgelerin verimli bir şekilde çikarilmasi ve takip edilmesi

  1. Tez No: 255431
  2. Yazar: GÜLHAN SERHAT
  3. Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. AFŞAR SARANLI
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2009
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 126

Özet

Görsel Dikkat, görüntü işleme ve bilgisayarla görme alanlarında günden güne yeni uygulama alanları bulan ilginç bir konudur. Temel fikir, resim üzerindeki görsel olarak dikkat çekici bölgeleri bulmaktır. Bu tezde, hareketli platformların görsel sistemlerinden gelen videolar üzerinde görsel olarak dikkat çekici bölgeler tespit ve takip edilmiştir. İlk olarak, her karede dikkat çekici bölgeler bulunmuş ve her biri için bir özellik vektörü çıkarılmıştır. Daha sonra, daha kararlı özellikler çıkarmak için bu bölgelere SIFT algoritması uygulanmıştır. Ardışık karelerin dikkat çekici bölgeleri, özellik vektörlerini kullanarak eşleştirilmiş ve böylece takip etme işlemi gerçekleştirilmiştir. Daha sonra, SIFT noktaları eşleştirilmiş ve eşlenen çiftlerden yer değişimi miktarları hesaplanmıştır. SIFT algoritmasının sadece görsel olarak dikkat çekici bölgelere sınırlandırılması işlem yükünü ciddi anlamda azaltmıştır. Buna ek olarak verimliliği arttırmak için, video boyunca dikkat çekici bölge bulma işlemi de daha önceden belirlenmiş bölgelere sınırlandırılmıştır. Son olarak, görsel dikkat kanalları bölgenin en baskın görsel dikkat kanalına sınırlandırılmıştır. Algoritma çıktılarını gerçek verilerle kıyaslayan deney sonuçlarına göre, önerilen algoritma kabul edilebilir bir işlem yüküne ve iyi bir takip etme performansına sahiptir. Yerde giden araçların ve robotların tipik özelliği olan bulanık video görüntülerinde ve kontrolsüz ortam videolarında dahi umut vadeden sonuçlar elde edilmiştir.

Özet (Çeviri)

Visual Attention is an interesting concept that constantly widens its application areas in the field of image processing and computer vision. The main idea of visual attention is to find the locations on the image that are visually attractive. In this thesis, the visually attractive regions are extracted and tracked in video sequences coming from the vision systems of mobile platforms. First, the salient regions are extracted in each frame and a feature vector is constructed for each one. Then Scale Invariant Feature Transform (SIFT) is applied only to the salient regions to extract more stable features. The tracking is achieved by matching the salient regions of consecutive frames by comparing their feature vectors. Then the SIFT points of salient regions are matched to calculate the shift values for the matched pairs. Limiting the SIFT application to only the salient regions results in significantly reduced computational cost. Moreover, the salient region detection procedure is also limited to the predetermined regions throughout the video sequence in order to increase the efficiency. In addition, the visual attention channels are limited to the most dominant features of the regions. Experimental results that compare the algorithm outputs with ground-truth data reveal that, the proposed algorithm has fine tracking performance together with acceptable computational cost. Promising results are obtained even with blurred video sequences typical of ground vehicles and robots and in an uncontrolled environment.

Benzer Tezler

  1. Deep learning approaches for multiple sclerosis lesion segmentation using multi-sequence 3D MR images

    Çok sekanslı 3B MR görüntüleri kullanılarak multiple skleroz lezyon bölütlemesi için derin öğrenme yaklaşımları

    BEYTULLAH SARICA

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2023

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Bilişim Uygulamaları Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. DURSUN ZAFER ŞEKER

  2. RFID etiketlerinin hafıza alanının verimli kullanımı için yeni bir kodlama algoritmasının geliştirilmesi ve uygulamalı başarım analizi

    Development and applied performance analysis of a new coding algorithm for efficient memory usage of RFID tags

    HAKAN CELİL KAYA

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiOsmaniye Korkut Ata Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ İBRAHİM ÖZTÜRK

  3. Derin obje sezicilerle tümleştirilmiş bayesçi filtreleme ile videoda obje izleme

    Integration of bayesian filtering and deep object detection for video object tracking

    FİLİZ GÜRKAN GÖLCÜK

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2021

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. BİLGE GÜNSEL KALYONCU

  4. Derin öğrenme yöntemi ile optik uydu görüntülerinden gemi tespiti

    Ship detection by optical satellite images with deep learning method

    OSMAN DUMAN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2019

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    İletişim Sistemleri Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MESUT KARTAL

  5. Anomaly detection for video surveillance in crowded environments

    Kalabalık ortam video görüntülerinde anomali tespiti

    CİHAN ÖNGÜN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2014

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. İLKAY ULUSOY PARNAS

    DOÇ. DR. ALPTEKİN TEMİZEL