Geri Dön

Feature detection and matching towards augmented reality applications on mobile devices

Taşınabilir elektronik cihazlarda arttırılmış gerçeklik uygulamalarına yönelik ilgi noktası algılama ve eşleme

  1. Tez No: 313605
  2. Yazar: ERHAN GÜNDOĞDU
  3. Danışmanlar: PROF. DR. A. AYDIN ALATAN
  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-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 116

Özet

Yerel ilgi noktası algılama ve bu noktaların Bilgisayarla Görü uygulamalarında kullanımı günümüzde oldukça yaygınlaşmıştır. Bir sahneyi analiz edebilmek için, bu sahnenin çeşitli açılardaki imgelerinde de ayırt edilebilen ilgi noktaları poz tahmini, kamera kalibrasyonu, nesne tanıma, nesne algılama ve arttırılmış gerçeklik uygulamalarında kullanılmaktadır. Odaklanılan performans ölçütü uygulama alanına göre değişiklik göstermektedir. Genellikle bu ölçütler algoritmaların doğruluğu veya hesaplama yükü olmaktadır. Bu tezde ele alınan problemler yerel ilgi noktası algılama, yerel ilgi noktası betimleme ve betimlenen bu noktaların verimli bir biçimde eşlenmesi olarak özetlenebilir. Hesaplama karmaşıklığı açısından verimli bir ilgi noktası algılama algoritması sunulmuştur. Yerel betimleme için ise yeni bir ikili karşılaştırma deseni önerilmiştir. Hızlı eşleme için ise çoklu karar ağacına dayanan bir yöntem sunulmuştur. Belirtilen problemlerin çözümlenmesinde hesaplama karmaşıklığı yukarıda anlatılan sebeplerle ön plana çıkarılmış olup algoritmalar sınırlı kaynak varsayımına dayanarak tasarlanmıştır. Sonuç olarak, aynı sahnenin farklı açılardan çekilmiş imgelerindeki ilgi noktalarını bulup eşleyen bir sistem üretilmiştir. Bu sistem gerçek veriler üzerinde test edilmiş olup yapılan testler neticesinde bu sistemin arttırılmış gerçeklik, nesne tanıma, nesne takibi ve poz tahmini gibi gerçek zamanlı Bilgisayarla Görü uygulamalarında ticari bir ürün olarak sunulabileceği anlaşılmıştır.

Özet (Çeviri)

Local feature detection and its applications in different problems are quite popular in vision research. In order to analyze a scene, its invariant features, which are distinguishable in many views of this scene, are used in pose estimation, object detection and augmented reality. However, required performance metrics might change according to the application type; in general, the main metrics are accepted as accuracy and computational complexity. The contributions in this thesis provide improving these metrics and can be divided into three parts, as local feature detection, local feature description and description matching in different views of the same scene. In this thesis an efficient feature detection algorithm with sufficient repeatability performance is proposed. This detection method is convenient for real-time applications. For local description, a novel local binary pattern outperforming state-of-the-art binary pattern is proposed. As a final task, a fuzzy decision tree method is presented for approximate nearest neighbor search. In all parts of the system, computational efficiency is considered and the algorithms are designed according to limited processing time. Finally, an overall system capable of matching different views of the same scene has been proposed and executed in a mobile platform. The results are quite promising such that the presented system can be used in real-time applications, such as augmented reality, object retrieval, object tracking and pose estimation.

Benzer Tezler

  1. Benek gürültüsü gidermeye dayalı veri artırma ile derin ağlarda radar hedef sınıflandırma

    Despeckling based data augmentation approach in deep learning based radar target classification

    ŞAKİR HÜDAİ MERT CEYLAN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2022

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. IŞIN ERER

  2. Ses tabanlı otomatik medya takibi

    Automatic audio based media monitoring

    SİNAN SARICA

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2017

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. GÖKHAN İNCE

  3. Direct pore-based identification for fingerprint matching process

    Parmak izi kimliklendirme sürecincde por temellieşleştirme sistemi

    VEDAT DELİCAN

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2023

    Adli Tıpİstanbul Teknik Üniversitesi

    Bilişim Uygulamaları Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. BEHÇET UĞUR TÖREYİN

  4. Tamper detection in multimodal biometric templates using fragile watermarking and artificial intelligence

    Kırılgan damgalama ve yapay zeka kullanan çok modlu biyometrik şablonlarda kurcalama tespiti

    FATIMA ISMAIL ALI ABUSIRYEH

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2021

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolAltınbaş Üniversitesi

    Bilişim Teknolojileri Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ ABDULLAHI ABDU IBRAHIM

  5. Sayısal zenit kamera bileşenlerinin test ve kalibrasyon ölçmeleri

    Calibration and testing of digital zenith camera components

    RAŞİT ULUĞ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2017

    Jeodezi ve Fotogrametriİstanbul Teknik Üniversitesi

    İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. MUSTAFA TEVFİK ÖZLÜDEMİR