Video görüntüleri içinden hareketli nesne ayıklanması ve izlenmesi
Monitoring of moving object debugging, and for video images
- Tez No: 310363
- Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. AHMET ÇINAR
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2012
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Fırat Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- 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
- Object recognition using video sequences
Video görüntülerinde nesne tanıma
ARZU BURÇAK SÖNMEZ
Yüksek Lisans
İngilizce
2008
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolÇankaya ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. ABDÜLKADİR GÖRÜR
- 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
2018
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Bilimleri Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. BEHÇET UĞUR TÖREYİN
PROF. DR. SERHAT KÜÇÜKALİ
- Derin öğrenme ile cerrahi video anlama
Surgical video understanding with deep learning
ABDISHAKOUR ABDILLAHI AWALE ABDISHAKOUR ABDILLAHI AWALE
Yüksek Lisans
İngilizce
2022
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGazi ÜniversitesiBilişim Sistemleri Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ DUYGU SARIKAYA
- 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
- 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
2019
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ULUĞ BAYAZIT