Geri Dön

Bir görüntüdeki nesnenin bir başka görüntüde bulunması

Recognition of a pictured object in different images

  1. Tez No: 286991
  2. Yazar: FUNDA HANİFE ÇETİN
  3. Danışmanlar: PROF. DR. EMİN AKATA
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2011
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Başkent Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 163

Özet

Nesne tanıma üzerinde uzun yıllardır yapılan çalışmalarda, farklı birçok yöntem denenmiştir, fakat kullanılan yöntemler, gerçek zamanlı uygulamalar veya gerçek ortam resimlerinde istenildiği kadar etkili sonuçlar verememektedirler. Kesin tanıma yapma amacıyla, nesnelerin bölgesel veya genel özelliklerine göre ayrı ayrı veya bu özelliklerin bir arada kullanılması fikrine dayanan yöntemler üzerinde araştırmalar devam etmektedir.Bu çalışmada, fotoğraflanmış bir nesneyi, bir başka arama ortamında, oryantasyondan bağımsız olarak, fotoğraflama açısı, ölçek ya da aydınlanma farklılığı, gürültü ve bozulumdan etkilenmeden tanıyabilecek bir yöntem geliştirilmiştir. Geliştirilen bütünleştirilmiş nesne tanıma yöntemi, öncelikle nesnenin bölgesel özelliklerini kullanarak, resimler arasında benzer noktaları eşleme ve sonrasında eşleşen noktalar etrafındaki bölgede benzerlik arayarak nesneyi bulma işlemini yapmaktadır. Bütünleştirilmiş nesne tanıma uygulaması ile, kullanılan yöntemlerin tüm üstünlüklerinden yararlanılarak, tanıma işleminin başarısı artırılmıştır.

Özet (Çeviri)

Throughout the years there have been several different methods used for object recognition. However the methods used are far from providing satisfactory results for real time applications and for real environment images. Researches for accurate recognition of objects, in relation to their regional or general features, are currently being carried on.In this study, a methodology for the recognition of a pictured object in a different natural environment, regardless of its orientation, illimunation conditions, picturing angle, picture size, noise and distortion has been developed. The proposed methodology finds objects by initially using the object?s local features to match the similar points between the images, then searches similarities around the neighborhood of these matched points. The accuracy of the recognition, proved to attain a considerable increase, by means of the proposed methodology.

Benzer Tezler

  1. Cross-domain one-shot object detection by online fine-tuning

    Çevrimiçi ince-ayar ile tek-örnekli çapraz-alan nesne tespiti

    İREM BEYZA ONUR

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. BİLGE GÜNSEL

  2. Vi̇sual servo control appli̇cati̇on i̇n a humanoi̇d robot usi̇ng depth-camera i̇nformati̇on

    Derinlik kamera bilgisini kullanarak insansı robot'ta görsel servo-kontrol uygulaması

    AREZOU RAHİMİ

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2014

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. ALİ FUAT ERGENÇ

    YRD. DOÇ. DR. PINAR BOYRAZ

  3. Rescoring detections based on contextual scores in object detection

    Nesne algılama yöntemlerinden elde edilen sezimlerin skorlarının bağlam bilgisi kullanılarak yeniden hesaplanması

    ERSAN VURAL ZORLU

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2019

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ EMRE AKBAŞ

  4. Hücresel sinir ağı sistemleri kullanarak hareketli nesnelerin görüntü işleme uygulamaları

    Image processing applications of moving objects using cellular neural network systems

    EMEL ARSLAN

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2011

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. SABRİ ARIK

  5. Kopyala taşı sahtecilik tespitine yönelik geliştirilmiş yerel ikili örüntü algoritması tasarımı

    Enhanced local binary pattern algorithm design for copy move forgery detection

    FATİH DAĞDEVİREN

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2021

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolEge Üniversitesi

    Uluslararası Bilgisayar Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MUSTAFA SERDAR KORUKOĞLU

    DOÇ. DR. MUHAMMET GÖKHAN CİNSDİKİCİ