A line detection based fiducial marker detection algorithm
Doğru parçasi tespiti temelli bir i̇şaretçi tespiti algoritmasi
- Tez No: 367776
- Danışmanlar: DOÇ. DR. CÜNEYT AKINLAR
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Computer Engineering and Computer Science and Control, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2014
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Anadolu Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 75
Özet
Referans işaretçiler, bilgisayarların gerçek dünya algılarıyla gerçek dünya arasında ilişkiler kurabilmeleri için suni olarak üretilip sahneye yerleştirilen objelerdir.Bilgisayarlı görü uygulamaları, işaretçinin modeli hakkında önceden sahip olduğu verileri kullanarak kameranın referans işaretçiye olan bağılpozunu hesaplayabilir. Kamera pozu bilgisi artırılmış gerçeklik, insan-bilgisayar etkileşimi, endüstriyel uygulamalar, yol bulma gibi pek çok uygulamada kullanılır. Referans işaretçinin sunduğu poz bilgisinin kalitesi, bu uygulamaların ne kadar hassasiyetle çalışacağını belirler. Bu tezin amacı yeni bir referans işaretçi sistemi dizayn etmektir.Öncelikle konuyla ilgili sıkça karşılaşılan problemlere uygulanan çözümleri keşfetmek için mevcut referans işaretçi sistemleri incelenmiştir. Bunu takiben referans işaretçi sistemlerinin temel performans kriterleri belirlenmiştir. Bu kriterlere bağlı olarak sistemin geliştirilebilmesi için alınması gereken dizayn kararları ve bu kararların diğer kriterleri nasıl etkilediği araştırılmıştır. Dizayn kararları ile ilgili derlenen bilgiler toplanarak EDMarkers adında yeni bir referans işaretçi sistemi sunulmuştur. Son olarak sunulan yeni işaretçi sistemi önceden belirtilen performans kriterlerine göre değerlendirilmiştir.
Özet (Çeviri)
Fiducial markers are artificial reference objects placed on the scene to create correspondances between the real world and computers' interpretations of the real world. Computer vision applications can utilize a prori knowledge about the model of the fiducial marker to estimate the camera's pose relative to the fiducial marker. Camera pose is used in many applications such as augmented reality, human-computer interaction, industrial applications, navigation and so forth. The quality of the pose estimation offered by the fiducial marker implementation is critical in how accurate these applications perform. The objective of this dissertation is to design a novel fiducial marker system. Firstly, existing fiducial marker systems are investigated to explore proposed solutions to commonly encountered problems. Following that, major performance criteria for fiducial marker systems are determined. Design decisions that should be taken to improve each of these criteria, and tradeoffs these decisions introduce are investigated. A new fiducial marker system, EDMarkers, is proposed according to the collected knowledge about viable design decisions. Finally, the proposed marker system is evaluated using the aforementioned performance criteria.
Benzer Tezler
- Otomatik aritmi dedeksiyonu
Başlık çevirisi yok
GÜNNUR ALANYALI
Yüksek Lisans
Türkçe
1993
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiDOÇ.DR. MEHMET KORÜREK
- A power line fault detection system design based on a hybrid bilstm network
Hibrit bilstm ağı esaslı bir güç hattı hata tespit sistemi tasarımı
MOHAMMED I.M. EISHORAFA
Yüksek Lisans
İngilizce
2023
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiSakarya Uygulamalı Bilimler ÜniversitesiElektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. İHSAN PEHLİVAN
- Gevşeme temelli kenar belirleme algoritması
Başlık çevirisi yok
GÜRAY GÜNGÖR
Yüksek Lisans
Türkçe
1998
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiBiyomedikal Mühendisliği Bilim Dalı
DOÇ. DR. TAMER ÖLMEZ
- Automated image processing for scratch detection on specular surfaces
Yansımalı yüzeylerde otomatik görüntü işleme temelli çizik tespit sistemi
VOLKAN OKBAY
Yüksek Lisans
İngilizce
2018
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiOrta Doğu Teknik ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. GÖZDE AKAR
- Handwritten text recognition using deep learning
Derin öğrenme ile el yazısı metin tanıma
USAMA MUNIR
Yüksek Lisans
İngilizce
2019
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiKaradeniz Teknik ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ MEHMET ÖZTÜRK