Bir görüntüdeki nesnenin bir başka görüntüde bulunması
Recognition of a pictured object in different images
- Tez No: 286991
- Danışmanlar: PROF. DR. EMİN AKATA
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Nesne tanıma, Şablon eşleme, Object recognition, Template matching
- Yıl: 2011
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Başkent Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
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
- MBT: A Context Aware Mission Based Tracker
ORTAM FARKINDALIKLI GÖREV TABANLI TAKİPÇİ
KAZIMHAN PEKER
Yüksek Lisans
İngilizce
2020
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. DENİZ TURGAY ALTILAR
- 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
2024
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. BİLGE GÜNSEL
- 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
2014
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. ALİ FUAT ERGENÇ
YRD. DOÇ. DR. PINAR BOYRAZ
- Unmanned aerial vehicles based 3D city modeling data collection, processing and analysis the case of Yavuz Sinan neighborhood
İnsansız hava araç tabanlı 3D şehir modellemesi veri toplama, işleme ve analizi Yavuz Sinan mahallesi örneği
ABDALRAHMAN ALASHI
Yüksek Lisans
İngilizce
2019
Şehircilik ve Bölge Planlamaİstanbul Teknik ÜniversitesiŞehir ve Bölge Planlama Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ÖZHAN ERTEKİN
- A hybrid deep learning metaheuristic model for diagnosis of diabetic retinopathy
Diyabetik retinopatinin tanısı için hibrit bir derin öğrenme meta-sezgisel modeli
ÖMER FARUK GÜRCAN
Doktora
İngilizce
2022
Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ ÖMER FARUK BEYCA