Geri Dön

İlgi bölgeleri ve yerel tanımlayıcılar ile genelleştirilmiş Hough dönüşümü ve en az eylemsizlik ekseni tabanlı hizalama yaklaşımı ile Türk işaret dili tanıma sistemi

Turkish sign language recognition using generalized Hough transform with interest regions and local descriptors, and using axis of least inertia based alignment

PDF İndir

  1. Tez No: 295643
  2. Yazar: OĞUZ ALTUN
  3. Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. SONGÜL ALBAYRAK
  4. Tez Türü: Doktora
  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: Yıldız Teknik Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 86

Özet

Türk İşaret Dili Alfabesi harf işaretleri görüntüler üzerinden tanınmıştır.Bu amaçla birinci aşamada yönelim açısını kullanarak el nesnelerini hizalayan yeni bir hizalama yöntemi geliştirilmiştir.Hizalanan el işaretleri kullanılarak yapılan sınıflayıcı karşılaştırmasında en iyi sınıflamanın 1NN ve SVM sınıflayıcıları ile sağlandığı görülmüştür.İkinci aşamada Genelleştirilmiş Hough Transformu, ilgi bölgeleri (interest regions) ve yerel tanımlayıcılar (local descriptors) kullanan bir tanıma sistemi gerçeklenmiştir.Üçüncü aşamada ilgi bölgesi belirleyicilerinin (interest region detector) bir karşılaştırması yapılmış ve EdgeLap (Mikolajczyk vd., 2003) bölgelerinin en iyi tanıma başarısını sağladığı gözlemlenmiştir. İlgi bölgelerinin kalitesini sayısallaştırılmak amacı ile yeni bir ayırt edicilik istatistiği geliştirilmiş ve bu istatistik açısından bakıldığında SURF (Bay vd., 2008) ve DoG (Lowe, 2004)belirleyicilerinin öne çıktığı görülmüştür.Geliştirilen ayırt edicilik istatistiği ilgi bölgesi belirleyicisinin bölgelerinin başarısını rastgele üretilen bölgelerin başarısı ile kıyaslamaktadır. Bu amaçla yeni bir rastgele bölge üreticisi, ExpRand, geliştirilmiştir. Yapılan denemelerde ExpRand üreticisinin en iyi belirleyici ile eş tanıma başarısı verdiği ve ilgi bölgesi belirleyicilerinin birçoğundan daha ayırt edici olduğu gözlemlenmiştir.

Özet (Çeviri)

The recognition of Turkish Sign Language Alphabet finger spelling signs from images is inspected.In the first stage of the thesis the hand regions are aligned with a novel alignment method based on the orientation angle between axis of least inertia and the y axis. 1NN and SVM come up as the best classifiers in the classification evaluation for aligned hand regions.In the second stage a recognition system based on Generalized Hough Transform, interest regions and local descriptors are implemented.In the third stage an evaluation of the interest regions is performed. EdgeLap regions get the best recognition results. In order to quantify the discriminating power of the interest region detectors a novel discriminancy measure is introduced. SURF (Bay vd., 2008) and DoG (Lowe, 2004) regions have the best discriminancy scores. The discriminancy measure introduced compares the recognition success of a region detector with the recognition success of a random region generator. A new random region generator, ExpRand is introduced for this purpose. Regions generated by ExpRand get success rate on par with the best detector and they have more discriminating power than regions of most detectors.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    901254

    The spatio-temporal dynamics of aerosols in the Marmara region and impact of land cover/use on atmospheric environment

    Marmara bölgesindeki aerosollerin mekansal-zamansal dinamiksel ve arazi örtüsü/kullaniminın atmosferik ortam üzerindeki̇ etkisi

    PARIA ETTEHADI OSGOUEI

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2023

    Mühendislik Bilimleriİstanbul Teknik Üniversitesi

    İletişim Sistemleri Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ŞİNASİ KAYA

  2. Tez No

    756144

    Smart city concept and urban planning: Geographical analysis of the smart city index and implications for Turkish context

    Akıllı kent kavramı ve kent planlama: Akıllı kent indeksinin coğrafi çözümlemesi ve Türkiye bağlamına ilişkin çıkarsamalar

    KABEER SALEH TIJJANI

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2022

    Şehircilik ve Bölge PlanlamaMersin Üniversitesi

    Şehir ve Bölge Planlama Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. YASEMİN SARIKAYA LEVENT

  3. Tez No

    788327

    Development of an early indicator index for tornadic storms in the Euro-Mediterranean region

    Avrupa-Akdeniz bölgesi'ndeki tornadik fırtınalar için erken gösterge endeksinin geliştirilmesi

    ÖMER KUTAY MIHLIARDIÇ

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2023

    Meteorolojiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Meteoroloji Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. SEVİNÇ ASİLHAN

  4. Tez No

    310613

    Sürdürülebilir kentsel tasarımda kentsel tarımın rolü, İstanbul örneği

    The role of urban agriculture in sustainability of urban design practices in Istanbul

    SARA RASOULİ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2012

    Mimarlıkİstanbul Teknik Üniversitesi

    Kentsel Tasarım Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. HANDAN TÜRKOĞLU

  5. Tez No

    353728

    Türkiye'de teknoloji geliştirme bölgelerinin yönetişim ve örgütlenme yapılarının değerlendirilmesi: YTÜ TGB örneği

    Evaluation of governance and organizaton structure in industrial development districts in Turkey: YTU İDD example

    ÇİĞDEM İBİŞOĞLU

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2014

    Şehircilik ve Bölge Planlamaİstanbul Teknik Üniversitesi

    Şehir ve Bölge Planlama Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ŞEVKİYE ŞENCE TÜRK

    PROF. DR. EMİNE FERHAN GEZİCİ KORTEN

Geri Dön