3D object recognition using scale-space of curvatures
Eğrilik ölçek uzayı kullanarak 3B nesne tanıma
- Tez No: 286157
- Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. İLKAY ULUSOY
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2011
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Bölümü
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 155
Özet
Bu tezde, 3B yüzeylerden ölçek ve çözünürlükten bağımsız bir 3B öznitelik çıkarım yöntemi önerilmiştir. Öznitelikler, 3B yüzey eğrilikleri kullanılarak ölçek bilgileri (metrik boy ve çözünürlük) kaybedilmeden çıkarılmaktadır. Önceki ölçek uzayı yaklaşımlarından farklı olarak, sınıflandırılmış ölçek eğrilik uzayındaki bileşik elemanlar öznitelik olarak kullanılmıştır. Bu öznitelikler metrik uzunluk ve örneklemeden bağımsız çıkarılmaktadırlar. Geometrik kıyım yöntemi, nesne tanıma amacıyla kullanılmış ve farklı ölçeklerde, engelli nesneler içeren 3B yüzey veri tabanlarıyla test edilmiştir. Deney sonuçları nesne tanıma kabiliyetleri bakımından SIFT ile karşılaştırılmıştır. Ölçek uzayı kullanmanın önemini göstermek için yöntem hem ölçek uzayı kullanılarak hem de kullanılmadan çalıştırılıp, sonuçlar karşılaştırılmıştır.
Özet (Çeviri)
In this thesis, a generic, scale and resolution invariant method to extract 3D features from 3D surfaces, is proposed. Features are extracted with their scale (metric size and resolution) from range images using scale-space of 3D surface curvatures. Different from previous scale-space approaches; connected components within the classified curvature scale-sp ce are extracted as features. Furthermore, scales of features are extracted invariant of the metric size or the sampling of the range images. Geometric hashing is used for object recognition where scaled, occluded and both scaled and occluded versions of range images from a 3D object database are tested. The experimental results under varying scale and occlusion are compared with SIFT in terms of recognition capabilities. In addition, to emphasize the importance of using scale space of curvatures, the comparative recognition results obtained with single scale features are also presented.
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
- Implicit algebraic curves and surfaces for shape modelling and representation
Şekil modelleme ve tanımada örtük cebirsel eğri ve yüzeyler
HAKAN ÇİVİ
- Deep learning based three dimensional face expression recognition using geometry images from three dimensional face models
Üç boyutlu yüz modellerinden elde edilen geometri görüntüleri kullanılan derin öğrenme tabanlı üç boyutlu yüz ifadelerini tanıma
NEŞE GÜNEŞ
Yüksek Lisans
İngilizce
2019
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ULUĞ BAYAZIT
- Üretken çekişmeli ağlar ile fonksiyonel 3B tasarım varyantları üretilmesi
Generating functional 3D design variants with generative adversarial networks
NURULLAH YÜKSEL
Doktora
Türkçe
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGazi ÜniversitesiEndüstriyel Tasarım Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HÜSEYİN RIZA BÖRKLÜ
- 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