Estimating border ownership using iterative vector voting and conditional random fields
Yinelemeli vektör oylama ve koşullu rastgele alan kullanarak sınır sahipliği bilgisinin elde edilmesi
- Tez No: 371735
- Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. SİNAN KALKAN, PROF. DR. FATOŞ TUNAY YARMAN VURAL
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2014
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 86
Özet
Sınır sahipliği, görüntü üzerindeki kenarların sahibi olan alanları belirlemekte kullanılan görsel bir bilgidir. Bu bilginin hesaplanması, muğlak görsel bilginin tamamlanmasında oynadığı rol sebebiyle son zamanlarda büyük önem kazanmıştır. Bu bilgi, obje tanıma, derinlik algılama ve optik akış gibi bir çok önemli bilgisayarla görme probleminde kullanılmaktadır. Bu tez çalışmasında, sınır sahipliği problemi için ideal modeli geliştirmek amacıyla iki ayrı yaklaşım sergilenmiştir. Denetimli yaklaşımda, anlamsal sınıflar arasındaki içeriksel ilişkileri modellemede en uygun aday olması sebebiyle Koşullu Rastgele Alan kullanılmıştır. İkinci yöntemimiz, farklı bilgi kaynaklarını ilişkileriyle modelleme amacıyla kullanılan Tensör Oylama yöntemi ilham alınarak geliştirilen Yinelemeli Vektör Oylama yöntemidir. Bu yöntem, denetimsiz bir oylama yöntemi olup, Gestalt görsel ipuçlarını kullanmaya uygun bir yöntemdir. Yapılan deneyler, geliştirdiğimiz geniş veri seti üzerinde aldığımız sonuçları doğrultusunda, iki modelin de sınır sahipliği problemine önemli katkılarda bulunduğunu göstermektedir.
Özet (Çeviri)
Border ownership is the information that signifies which side of a border owns the border. Estimating this information has recently become very popular for perceptual organization as it allows rectification of ambigious visual information. It is applied on many computer vision problems such as object detection, depth perception and optical flow. In this thesis, two different approaches are followed to solve the border ownership problem. For the supervised approach, conditional random fields are used as it is the most appropriate method for modelling contextual relations between semantic classes. Tensor voting is the inspire of our second algorithm called Iterative Vector Voting, as it allows modelling different information sources and their interactions. It is an unsupervised voting framework, which is proper for the use of Gestalt visual cues. Experiments show that both two models show significant contribution to the border ownerhip problem with respect to the successful results gathered on our own large-scale dataset.
Benzer Tezler
- Analysis of methods for border ownership estimation
Sınır sahipliği elde etme yöntemlerinin analizi
SERTAÇ OLGUNSOYLU
Yüksek Lisans
İngilizce
2015
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolOrta Doğu Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. SİNAN KALKAN
- Analysis of border ownership cues and improvement of depth prediction using border ownership
Sınır sahipliği ipuçlarının analizi ve sınır sahipliği bilgisi ile derinlik tahmininin iyileştirilmesi
MEHMET AKİF AKKUŞ
Yüksek Lisans
İngilizce
2014
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolOrta Doğu Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. SİNAN KALKAN
- Türkiye'de harita kadastro çalışmaları ile mülkiyet yapısının şehir planlama ile ilişkisi
Başlık çevirisi yok
ŞAFAK HANEDAN
- Mergers & acquisitions, financial constraints and value creation:evidence from emerging markets
Birleşme ve Satın Almalar, Finansal Kısıtlamalar ve Değer Yaratma: Gelişmekte Olan Ülkeler Üzerine Bir Çalışma
NEYTULLAH ÇİFTÇİ
Doktora
İngilizce
2021
MaliyeUniversity of SouthamptonMuhasebe ve Finansman Ana Bilim Dalı
DR. COLLINS G. NTIM
