Geri Dön

Vision-assisted object tracking

Görme yardımlı nesne takibi

PDF İndir

  1. Tez No: 305766
  2. Yazar: KEMAL ARDA ÖZERTEM
  3. Danışmanlar: PROF. DR. A. AYDIN ALATAN, PROF. DR. MÜBECCEL DEMİREKLER
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2012
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Bölümü
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 150

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

  1. Tez No

    709922

    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

    İngilizce

    2021

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MÜŞTAK ERHAN YALÇIN

  2. Tez No

    836739

    HAİSTA-NET: Human assisted instance segmentation through attention

    HAİSTA-NET: Dikkat yoluyla insan destekli obje segmentasyonu

    MUHAMMED KORKMAZ

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2023

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKoç Üniversitesi

    Bilgisayar Bilimleri ve Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. TEVFİK METİN SEZGİN

  3. Tez No

    315257

    Human assisted humanoid robot painter

    İnsan destekli insansı robot ressam

    CEMAL GÜRPINAR

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2012

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. HATİCE KÖSE

  4. Tez No

    403426

    Exploring fusion models in computer vision for medical image computing

    Başlık çevirisi yok

    DUYGU SARIKAYA

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2017

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolState University of New York at Buffalo

    Dr. JASON J. CORSO

  5. Tez No

    492502

    Next-generation internet of energy harvesting things

    Gelecek-nesil enerji hasadı yapan nesnelerin interneti

    OKTAY ÇETİNKAYA

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2018

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiKoç Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ÖZGÜR BARIŞ AKAN

Geri Dön