Feature detection and matching towards augmented reality applications on mobile devices
Taşınabilir elektronik cihazlarda arttırılmış gerçeklik uygulamalarına yönelik ilgi noktası algılama ve eşleme
- Tez No: 313605
- Danışmanlar: PROF. DR. A. AYDIN ALATAN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Anahtar nokta, Görüntü eşleme, Tasvir, Keypoints, Image matching, Description
- Yıl: 2012
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
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
- 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
2022
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. IŞIN ERER
- Towards efficient 3D reconstruction from uav imagery: evaluation of feature detection, description and matching combinations
İha görüntülerinden verimli 3D yeniden yapılandırma: öznitelik algılayıcı, tanımlayıcı ve eşleştirme kombinasyonlarının değerlendirilmesi
AMMAR ABBAS ELMAS
Doktora
İngilizce
2026
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolÇukurova ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ BARIŞ ATA
- Towards the development of an autonomous system for driver's drowsiness detection and alertness using a high-fidelity driving simulator
Yüksek hassasiyetli sürüş simülatörü kullanılarak sürücünün uykululuk tespiti ve uyanıklığı için otonom bir sistemin geliştirilmesine doğru
RIAZ MINHAS
Yüksek Lisans
İngilizce
2024
Makine MühendisliğiKoç ÜniversitesiMakine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ BEREN SEMİZ GÜRSOY
- Akraba dışı hematopoetik kök hücre nakli yapılan hastaların uzun dönem takibi ve klinik seyir
Long term follow-up and clinical outcomes of unrelated hematopoetic stem cell transplantation
ELİF AKSOY
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2020
Hematolojiİstanbul Üniversitesiİç Hastalıkları Ana Bilim Dalı
DOÇ. İPEK YÖNAL HİNDİLERDEN
- Ses tabanlı otomatik medya takibi
Automatic audio based media monitoring
SİNAN SARICA
Yüksek Lisans
Türkçe
2017
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. GÖKHAN İNCE