Geri Dön

Video görüntüleri içinden hareketli nesne ayıklanması ve izlenmesi

Monitoring of moving object debugging, and for video images

  1. Tez No: 310363
  2. Yazar: BANU GÖKTAŞ DİLEK
  3. Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. AHMET ÇINAR
  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: 2012
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Fırat Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 105

Özet

Bilgisayarla görmenin önemli konularından biri olan nesne takibi, video kaydı içerisinde hareket etmekte olan nesnelerin hareket yörüngelerini tahmin etme problemidir. Nesne takibi, başta güvenlik sistemleri olmak üzere, tıpta hastalıklı hücre izlenmesi ve tanınması, askeriyede insansız araç yapılması ve akıllı silah yapılması gibi daha birçok alanda kullanılmaktadır.Literatürde, nesne takibi ile ilgili birçok yöntem bulunmaktadır. Tez çalışmasında nesne takibi için iki farklı algoritma kullanılmıştır. Birincisi, nesnenin istatistiksel renk dağılımını kullanan parametrik olmayan bir yöntem olan ortalama kayma algoritması; ikincisi ise optik akış tahmini olarak da adlandırılan hız tahmininde iki görüntü dizisi kullanan farksal tekniklerinden biri olarak kullanılan Horn ve Schunck algoritmasıdır.Çalışmada nesne takibinde karşılaşılan problemlere çözüm için önerilen yöntemler sınıflandırılmıştır. Kullanılan algoritmalar hakkında detaylı bilgi verilmiştir. Matlab aracı kullanılarak, iki farklı algoritma ile nesne takibi yapılmıştır. Elde edilen veriler analiz edilerek karşılaştırılmıştır. Karşılaşılan problemlere çözüm önerisinde bulunulmuştur.

Özet (Çeviri)

Object tracking, which is one of the subjects of computer vision, is the problem of predicting the trajectories of moving objects in a video recording. Object tracking is used in many areas such as security systems for surveillance, medicine for tracking and recognition of the diseased cells, and in the military appllications for the construction of unmanned vehicles and smart weapons.In the literature, several methods for object tracking are discussed. In this thesis two different algorithms for object tracking are used. The first one is the mean shift algorithm, which is a non-parametric method that uses the color distribution statistics of an object. The second algorithm is a differential technique called Horn and Schunck algorithm, which is also called as optical flow algorithm that uses two image sequences for speed estimation.In this study, the methods for the solution of the problems encountered in object tracking are classified. Detailed information about the algorithms used in this thesis is given. We have developed several Matlab programs for object tracking using the aforementioned algorithms. The data obtained from these programs are compared and analyzed. And the results of these analyis are used to suggest solutions for the problems encountered during this study.

Benzer Tezler

  1. Object recognition using video sequences

    Video görüntülerinde nesne tanıma

    ARZU BURÇAK SÖNMEZ

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2008

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolÇankaya Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. ABDÜLKADİR GÖRÜR

  2. Video analysis based fish detecton and tail beat frequency estimation in fishways

    Video analizi ile balık geçitlerinde balık tanıma ve kuyruk sallama frekansı tahmini

    YASİN YILDIRIM

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2018

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Bilimleri Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. BEHÇET UĞUR TÖREYİN

    PROF. DR. SERHAT KÜÇÜKALİ

  3. Derin öğrenme ile cerrahi video anlama

    Surgical video understanding with deep learning

    ABDISHAKOUR ABDILLAHI AWALE ABDISHAKOUR ABDILLAHI AWALE

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2022

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGazi Üniversitesi

    Bilişim Sistemleri Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ DUYGU SARIKAYA

  4. 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

  5. Deep learning based three dimensional face expression recognition using geometry images from three dimensional face models

    Üç boyutlu yüz modellerinden elde edilen geometri görüntüleri kullanılan derin öğrenme tabanlı üç boyutlu yüz ifadelerini tanıma

    NEŞE GÜNEŞ

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2019

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ULUĞ BAYAZIT