Vision-assisted object tracking
Görme yardımlı nesne takibi
- Tez No: 305766
- Danışmanlar: PROF. DR. A. AYDIN ALATAN, PROF. DR. MÜBECCEL DEMİREKLER
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2012
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Bölümü
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Bu tezde, bilgisayarla görme ve kestirim teorisine dayanan bir video takip yöntemi önerilmektedir. Bu amaçla, yapılan tüm çalışma birbiriyle ilişkili dört alt probleme ayrılmıştır. İlk bölüm hareketli nesne algılamasıdır; hareketli nesne algılaması için iki farklı arka plan modelleme yöntemi geliştirilmiştir. İkinci bölüm ise öznitelik çıkarımı ve video çerçeveleri arasındaki görsel akış tahmininden oluşmaktadır. Öznitelik çıkarımı yöntemi olarak, tanınan bir köşe algılayıcı algoritması kullanılmış ve bu çıkarım sadece sahnedeki hareketli bölgelere uygulanmıştır. Öznitelik noktaları için, görsel akış vektörleri Kanade Lucas takipçisinin geliştirilmiş sürümü kullanılarak hesaplanmıştır. Elde edilen ardışık çerçeveler arasındaki görsel akış alanı doğrudan önerilen takip yönteminde kullanılmıştır. Üçüncü bölümde, takip etme işlemini sağlaması için bir parçacık filtresi yapısı kurulmuştur. Fakat, parçacık filtresi durum denklemine düzeltme terimi olarak görsel akış verisinin eklenmesiyle geliştirilmiştir. Çalışmanın son bölümünde, önerilen yaklaşımın performansı standart parçacık filtresi tabanlı takipçilerle karşılaştırılmıştır. Elde edilen simülasyon sonuçlarına dayanarak, görsel akışın takip formülasyonunda kullanılmasının tüm performansı arttırdığı söylenebilir.
Özet (Çeviri)
In this thesis, a video tracking method is proposed that is based on both computer vision and estimation theory. For this purpose, the overall study is partitioned into four related subproblems. The first part is moving object detection; for moving object detection, two different background modeling methods are developed. The second part is feature extraction and estimation of optical flow between video frames. As the feature extraction method, a well-known corner detector algorithm is employed and this extraction is applied only at the moving regions in the scene. For the feature points, the optical flow vectors are calculated by using an improved version of Kanade Lucas Tracker. The resulting optical flow field between consecutive frames is used directly in proposed tracking method. In the third part, a particle filter structure is build to provide tracking process. However, the particle filter is improved by adding optical flow data to the state equation as a correction term. In the last part of the study, the performance of the proposed approach is compared against standard implementations particle filter based trackers. Based on the simulation results in this study, it could be argued that insertion of vision-based optical flow estimation to tracking formulation improves the overall performance.
Benzer Tezler
- A smart RGB-D camera-based approach for real-time 3D object pose estimation and tracking for exoskeleton-assisted neurorehabilitation scenarios
Exoskeleton (dış iskelet) destekli nörorehabilitasyon senaryoları için gerçek zamanlı 3D nesne poz tahmini ve takibine yonelik akıllı, RGB-D kamera tabanlı bir yaklaşım
FABIO STROPPA
Yüksek Lisans
İngilizce
2013
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolPolytecnıco Dı BarıPROF. DR. VİTOANTONİO BEVİLACQUA
- Bilgisayar görmesi ile saat çizimlerinden dikkat eksikliği ve hiperaktivite bozukluğu tespiti
Detection of attention deficit hyperactivity disorder from clock drawings using computer vision
HOMAM W. ALNİDAWİ
Yüksek Lisans
Türkçe
2026
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSakarya ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MUHAMMED FATİH ADAK
DOÇ. DR. ENES SARIGEDİK
- Embedded vision system designed on a heterogeneous computing platform and applied to semen analysis
Heterojen hesaplama platformu üzerinde tasarlanan gömülü görüntü sistemi ve semen analizi uygulanması
OSMAN LEVENT ŞAVKAY
Doktora
İngilizce
2021
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MÜŞTAK ERHAN YALÇIN
- Riskli alanlar için LPG takılı araçların bilgisayarlı görü teknikleriyle tespit edilmesi
Detection of LPG fitted vehicles for risky areas with computer vision techniques
ÖZNUR SUÇEKEN
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSüleyman Demirel ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ GÜL FATMA TÜRKER
- Accurate 3D tracking using visual and depth data
Görsel ve derinlik verileri kullanılarak hassas 3B takip
OSMAN SERDAR GEDİK
Doktora
İngilizce
2014
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiOrta Doğu Teknik ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ABDULLAH AYDIN ALATAN