Geri Dön

Şekil tanıma problemi için çoklu eşlemenin sonsuz norm uzaklığı altında gerçekleştirilmesi

Many-to-many feature matching under infinity norm distance for object recognition

  1. Tez No: 289977
  2. Yazar: CANER ERDEM
  3. Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. M. FATİH DEMİRCİ
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2010
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: TOBB Ekonomi ve Teknoloji Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 49

Özet

Çizge eşleme birçok şekil tanıma algoritmasının merkezinde yer alır. Çizge eşleme algoritmalarının büyük bir bölümü çizge düğümleri arasında bire bir bağlantı aramaktadır. Ancak bir çizgenin düğümlerinden oluşan bir alt kümeyi başka bir çizgenin düğümlerinden oluşan bir alt kümeyle çoklu bağlantı ile karşılaştırmak daha gerçekçi bir yaklaşımdır. Bu tezde çizge düğümleri arasında çoklu eşleme yoluyla bir benzerlik ilişkisi aranmıştır. Çoklu eşlemeyi çizgeler üzerinde gerçekleştirebilmek için çizgeler norm uzayda nokta kümeleri biçiminde ifade edilmiştir. Norm uzaydaki nokta kümelerini karşılaştırmak için polinom zamanda çalışan ve doğal yoldan çoklu eşleme yapan kullanışlı algoritmalar vardır. Bu nedenle çizge eşleme problemi nokta eşleştirme problemine indirgenmiştir. Çizge düğümleri arasındaki uzaklıkların izometrik şekilde korunarak norm uzayda noktalar biçiminde ifade edilmesi öncelikli amaçlardan biri olmuştur. Yapılan deneylerin sonuçlarına göre bu yaklaşımın çizge eşleme probleminin çözümündeki etkinliğini arttırmak için referans noktalarıyla eşleme yöntemi geliştirilmiştir. Bu doğrultuda yapılan çalışmaların sonuçları paylaşılmış ve deneysel olarak yöntemin şekil tanımadaki başarımı gösterilmiştir.

Özet (Çeviri)

Graph matching is an important component for many object recognition algorithms. Most of the graph matching algorithms search for one-to-one correspondence between graph vertices. Yet it is more realistic to compare a vertex subset of a graph to a vertex subset of one other graph in a many-to-many fashion. In this thesis, a similarity relation between graph vertices are presented by many-to-many matching approach. To conduct many-to-many matching on graphs, graphs are represented as point sets in normed spaces. There are some useful algorithms to compare point sets that work in polynomial time and permit many-to-many matching in a natural way. Consequently, graph matching problem is stated as that of point matching in this thesis. One of our primary objectives is to maintain isometric embedding of graphs into normed spaces. According to the results of the experiments, matching by reference points technique is developed to increase the efficiency of this approach. The results that are obtained in this manner are explained and the experimental evaluation of the algorithm is demonstrated.

Benzer Tezler

  1. Penetration rate optimization in heterogeneous formations with support vector machines method

    Destek vektör makinesi yöntemi ile heterojen formasyonlarda ilerleme hızı optimizasyonu

    KORHAN KOR

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2021

    Petrol ve Doğal Gaz Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Petrol ve Doğal Gaz Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. GÜRŞAT ALTUN

  2. Resource allocation mechanisms for end-to-end delay optimization of 5G URLLC services

    5G URLLC hizmetlerinin uçtan uca gecikme optimizasyonu için kaynak aktarım mekanizmaları

    HASAN ANIL AKYILDIZ

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    Mühendislik Bilimleriİstanbul Teknik Üniversitesi

    Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. HAKAN ALİ ÇIRPAN

    DR. İBRAHİM HÖKELEK

  3. Statistical methods for fine-grained retail productrecognition

    İnce taneli perakende ürün tanıma sistemi için istatistikyöntemler

    İPEK BAZ

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2019

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSabancı Üniversitesi

    Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. MÜJDAT ÇETİN

    DR. ERDEM YÖRÜK

  4. Zenginleştirilmiş iskelet noktaları ile verimli 2B ve 3B şekil geri getirme

    Efficient 2D and 3D image retrieval with enhanced skeleton points

    YAHYA ŞİRİN

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2016

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolTOBB Ekonomi ve Teknoloji Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. MUHAMMED FATİH DEMİRCİ

  5. A framework for the analysis of coupled-physics models using adaptive multi-level techniques

    Bağlı-model problemlerinin adaptif çoklu-ağ yöntemi ile çözülmesi için sayısal bir altyapı

    ERHAN TURAN

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2010

    Makine MühendisliğiBoğaziçi Üniversitesi

    Makine Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. ALİ ECDER