Uydu görüntüleri üzerinde rotasyon ölçekleme ve öteleme değişmezlikli nesne tanıma
Rotation scaling and translation invariant object recognition on satellite imagery
- Tez No: 338041
- Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. HAKKI ALPARSLAN ILGIN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Savunma ve Savunma Teknolojileri, Computer Engineering and Computer Science and Control, Electrical and Electronics Engineering, Defense and Defense Technologies
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2013
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Ankara Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 99
Özet
Nesne tanıma üzerine literatürde bütünsel yöntemlerden dönüşüm ? arama tabanlı yöntemlere çok sayıda yöntem önerilmiştir. Bu yöntemler rotasyon, ölçekleme, öteleme, kapatma (occlusion) ve arka plan gürültüsü gibi etkiler karşısında yüksek yanlış alarm oranıyla nesne tanımayı gerçekleştirmektedir. Düşük yanlış alarm oranıyla nesne tanımayı gerçekleştirmek için rotasyon, ölçekleme ve öteleme etkilerinden bağımsız, kapatmaya ve arka plan gürültüsüne dayanıklı bir öznitelik tabanlı nesne tanıma yöntemi kullanılmıştır. Kullanılan yöntemi oluşturan öznitelik çıkartımı ve sınıflandırma gibi işlemler parametrik olarak incelenmiştir. Farklı parametreler kullanılarak gerçekleştirilen deneysel çalışmalar sonucunda performans başarımları elde edilmiştir. Karşılaştırmalı çalışma sonucunda bu parametrelerin nesne tanıma performansına etkileri belirtilmiştir.
Özet (Çeviri)
In the literature of the object recognition, there have been various proposals ranging from global methods to transformational-search based methods; yet these methods do not promise object recognition with low false alarm rate under the impacts of rotation, scaling and translation (RST), occlusion and background clutter effects. In order to recognitize the objects with low false alarm rate a feature-based object recognition method which is RST invariance and robust to occlusion and background clutter has been utilized. The components of the utilized method such as feature extraction and classification have been checked out parametrically. As a result of experimental studies with the usage of different parameters successful performances have been attained. In consequence of contrasting studies the effects of these parameters upon object recognition have been emphasized.
Benzer Tezler
- Optiksel uydu görüntülerinde çakıştırma, değişim algılama ve izleme
Registration, change detection and monitoring in optical satellite images
ABDULKADİR DALGIN
Yüksek Lisans
Türkçe
2021
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiAnkara ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ZİYA TELATAR
DR. ÖĞR. ÜYESİ ÜMİT ÇİĞDEM TURHAL
- Yüksek çözünürlüklü uydu görüntüleri kullanarak benzer spektral özelliklere sahip doğal nesnelerin ayırt edilmesine yönelik bir metodoloji geliştirme
Developing a methodology for discriminating natural objects having spectrally similar features using very high resolution satellite imagery
İSMAİL ÇÖLKESEN
Doktora
Türkçe
2015
Jeodezi ve Fotogrametriİstanbul Teknik ÜniversitesiGeomatik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. TAHSİN YOMRALIOĞLU
- Hava ve uydu görüntüleri üzerinde derin öğrenme tabanlı araç tespit ve sınıflandırması
Deep learning based vehicle detection and classification on air and satellite images
ÖMER ER
Yüksek Lisans
Türkçe
2020
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiGazi ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HASAN ŞAKİR BİLGE
- Spot 6 uydu görüntüleri üzerinde uzaktan algılama sınıflandırma yöntemleriyle orman arazisinde azalma tespiti
Determination of forest area clearcutting on optical satellite imagery with classification techniques in remote sensing
GÜLŞAH BAYHAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2015
Mühendislik Bilimleriİstanbul Teknik Üniversitesiİletişim Sistemleri Ana Bilim Dalı
PROF. DR. SEDEF KENT PINAR
- Derin öğrenme ile uydu görüntülerinde hedef tespiti
Target detection in satellite images using deep learning
VAZIRKHAN TARVERDIYEV
Yüksek Lisans
Türkçe
2021
Bilim ve Teknolojiİstanbul Teknik Üniversitesiİletişim Sistemleri Ana Bilim Dalı
PROF. DR. IŞIN ERER