Şekil tanıma problemi için çoklu eşlemenin sonsuz norm uzaklığı altında gerçekleştirilmesi
Many-to-many feature matching under infinity norm distance for object recognition
- Tez No: 289977
- Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. M. FATİH DEMİRCİ
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2010
- Dil: Türkçe
- Üniversite: TOBB Ekonomi ve Teknoloji Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- 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
- 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
2021
Petrol ve Doğal Gaz Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiPetrol ve Doğal Gaz Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. GÜRŞAT ALTUN
- 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
2024
Mühendislik Bilimleriİstanbul Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HAKAN ALİ ÇIRPAN
DR. İBRAHİM HÖKELEK
- Statistical methods for fine-grained retail productrecognition
İnce taneli perakende ürün tanıma sistemi için istatistikyöntemler
İPEK BAZ
Doktora
İngilizce
2019
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSabancı ÜniversitesiElektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MÜJDAT ÇETİN
DR. ERDEM YÖRÜK
- 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
2016
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolTOBB Ekonomi ve Teknoloji ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MUHAMMED FATİH DEMİRCİ
- 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
2010
Makine MühendisliğiBoğaziçi ÜniversitesiMakine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. ALİ ECDER