Geri Dön

Gauss karışım modeli kullanılarak hareketli nesnelerin tespiti

Detection of moving objects using a Gaussian mixture model

PDF İndir

  1. Tez No: 323070
  2. Yazar: ALİ ARI
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. ABDULKADİR ŞENGÜR
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
  6. Anahtar Kelimeler: Arka Plan Çıkarımı, Hareketli Nesnelerin Tespiti, Gauss Karışımlar Modeli, Background Extraction, The Detection of Mobile Objects, Gaussian Mixture Model
  7. Yıl: 2013
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Fırat Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Elektronik-Bilgisayar Eğitimi Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 54

Özet

Bilgisayarlı görme, hassas güvenlik ve önlem gerektiren alışveriş merkezleri, bankalar, otoyollar, okullar ve hastaneler gibi kamuya açık kalabalık alanları izlemek için uzun süredir kullanılmaktadır. Bilgi işlem gücündeki artış, video dosyalarından içerik çıkarımında bilgisayarların kullanımını oldukça popüler bir hale getirmiştir. Bilgisayarların dijital video dosyalarının saklanmasında kullanımı oldukça yaygın olmasına rağmen, dijital videolardan istenilen bilgilerin çıkarımı konusunda kullanımı oldukça yenidir. Dijital video dosyalarından elde edilebilecek en temel veri, hareketli nesnelerdir. Bu çalışma dijital video dosyalarındaki arka plan modelleme ve hareketli nesne çıkartım algoritmaları üzerine yapılmış bir çalışmadır. Yapılan çalışmada, bir piksel değeri, zamandaki ve uzaydaki komşularından bağımsız olarak ele alınmakta ve görüntüdeki arka plan ışıklandırmasının değişken olabileceği göz önünde tutulmaktadır. Bu sebeplerle, boyutları sabit olan görüntüdeki her piksel için gauss karışım dağılım modeli uygulanmaktadır. Genel olarak bir Gauss karışımlar modeli, incelenen verinin ortalama ve varyans değerleri farklılık gösteren ve model içinde farklı ağırlıklara sahip birkaç gauss dağılımının toplamı ile betimlenmiştir. İstatiksel veri analizi ise BM algoritmasıyla yapılmıştır. Çeşitli sayısal videolar üzerinde deneyimler yapılmıştır. Bu deneyim sonuçları, önerilen metodun verimli bir şekilde hareketli nesnelerin tespitini belirlediğini göstermektedir.

Özet (Çeviri)

Computer has been used for so long to watch crowded public domains such as vision community, shopping malls requiring sensitive security and precaution, banks, motorways, schools and hospitals. Increase in the data processing rate is become a considerably popular subject that the use of computers in subtracting contains from video files. Although the use of computers to keep digital video files is considerably common, its use for subtracting the necessary information from the digital videos is brand new. The most important rudiments obtained from digital video files are mobile objects. This study is an authentic work about background modeling and mobile object extraction-algorithm in digital video files. In the study, not only a pixel worth is independently handled from its neighbors in time and space, but also it is taken into account that backlighting of an image can be variable. For these reasons, for every pixel in a fixed sized image is applied ?Gaussian Mixture Distribution Model?. Generally, a Gaussian Mixture Model is described with verifying data that is the total of a few Gaussian distribution which have both differential average and variance values and different weight within the model. Statistical data analysis is done with EM Algorithm. Experiments about various digital videos are done. Test results of these experiments show that recommended method productively determines the detection of mobile objects.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    800386

    İç ve dış ortam çalışma sahasında gerçek zamanlı kişi tespiti ve ekipman analizi

    Real-time human detection and equipment analysis in indoor and outdoor worksite

    KADİR HIDIMOĞLU

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiYıldız Teknik Üniversitesi

    Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ LALE ÖZYILMAZ

  2. Tez No

    458000

    Detection of moving objects and their classification using interactive segmentation methods

    İnteraktif segmentasyon metotlarını kullanarak hareketli nesnelerin tespiti ve sınıflandırılması

    GAYLAN GHAZI HAMSHIN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2017

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolFırat Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. İLHAN AYDIN

  3. Tez No

    901576

    Efficient deep learning approaches for signal and image analysis applications

    Sinyal ve görüntü analizi uygulamaları için verimli derin öğrenme yaklaşımları

    ONUR CAN KOYUN

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Bilimleri Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. BEHÇET UĞUR TÖREYİN

  4. Tez No

    365495

    Atmospheric turbulence mitigation and moving object detection in turbulence degraded video using feature based optical flow

    Atmosferik türbülanstan etkilenmiş görüntülerde öznitelik tabanlı optik akış yöntemi kullanılarak türbülans etkilerinin azaltılması ve hareket eden nesnelerin tespit edilmesi

    TUFAN ÇALIŞKAN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2014

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolDeniz Harp Okulu Komutanlığı

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. OKAN TOPÇU

  5. Tez No

    246721

    Pyroelectric infrared (PIR) sensor based event detection

    Piroelektrik kızılberisi algılayıcı tabanlı olay tespiti

    EMİN BİREY SOYER

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2009

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİhsan Doğramacı Bilkent Üniversitesi

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Bölümü

    PROF. DR. AHMET ENİS ÇETİN

Geri Dön