Geri Dön

Training inverse BRDF with incomplete data for 3D reconstruction through photometric stereo

Fotometrik stereo ile 3B geriçatım için eksik veri ile ters BRDF öğretilmesi

  1. Tez No: 383271
  2. Yazar: SAMET KİLECİ
  3. Danışmanlar: PROF. DR. UĞUR HALICI
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2014
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Bölümü
  12. Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: 63

Özet

Eksik veri örüntü sınıflandırma ve tanıma sistemlerinde zayıflatıcı bir etkiye sahiptir. Bu tezde, fotometrik stereo (FS) modelinde karşılaşılan eksik veri sorunu makine öğrenme yaklaşımları ile çalışılmıştır. FS algoritması farklı aydınlatma koşullarında çekilmiş resimleri kullanıp, nesnenin yüzey yapısı özelliklerini tahmin eder. Görüntülerde belirli kamera ve ışık açılarında malzemenin ayna yansıması özelliği sebebiyle ortaya çıkan parlak bölgeler ve yüzeyin yapısından kaynaklanan gölgeli bölgeler bulunmaktadır. Parlak ve gölgeli bölgeler FS modelinin performansını düşürdüğünden bu bölgeler eksik veri olarak sınıflandırılmış ve bir makine öğrenmesi yöntemi olan yapay sinir ağları kullanılarak aşılmış ve performans artırılmıştır. Ağlar yansıma modelinden elde edilen parlaklık değerleri ile çok parlak ve çok karanlık değerler dışarıda bırakılarak eğitilmiştir. Test fazında, parlaklık vektöründeki anlamlı veriler kombine edilerek en uygun ağa yönlendirilmiş ve her bir ağın çıktısı ile objenin yüzey dikmeleri kestirilmiştir. Yapay sinir ağı gurubu oluşturulması ve parlaklık verilerinin işlenmesi yöntemleri harmanlanarak eksik veri probleminin zayıflatıcı etkisi bertaraf edilmiştir. Son olarak kestirilmiş yüzey dikmeleri kullanılarak nesnenin yüzeyi 3B geri çatımı eksik veriye rağmen başarıyla çalışılmıştır.

Özet (Çeviri)

In this thesis, missing data phenomena seen in a photometric stereo model is dealt with machine learning approaches. Photometric stereo model takes input images acquired with different illuminating conditions and predicts surface properties of an object. Specular regions appear on the images due to reflection for certain angle of light and camera and shadow regions appear because of surface structure of the object and light angle. Since specular and shadow regions degrade the performance of the photometric stereo, in this thesis these regions are handled as regions with missing data by using machine learning approaches. Neural network ensembles are implemented to handle the specular and shadow regions. Networks are trained with full range of BRDF data by omitting the values which have irrelevant intensity information. Once they are trained, test data is assigned to their adequate network by considering the location of missing data. This feature selection and ensemble structure of the networks significantly decrease the effect of missing data. Finally, outputs of each networks are used in the 3D reconstruction, surface structure of the object is successfully obtained with proposed photometric stereo model even in the presence of incomplete data.

Benzer Tezler

  1. Multi-model and multi-stage learned image super-resolution

    Çoklu model ve çoklu eğitim ile öğrenilen süper çözünürlük

    CANSU KORKMAZ

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2021

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiKoç Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ ZAFER DOĞAN

    PROF. DR. AHMET MURAT TEKALP

  2. İlkokul ve ortaokul fen bilimleri dersi 'Madde ve doğası' konu alanı üniteleri ile lise kimya ders kitaplarının Terim Frekansı-Ters Doküman Frekansı (TF-IDF) analizleri

    Term Frequeney-Inverse Document Frequency (TF-IDF) analysis of primary and secondary school science course 'Matter and its nature' subject area units and high school chemistry textbooks

    MAKBULE BEGÜM DÜZGÜN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    Eğitim ve ÖğretimNiğde Ömer Halisdemir Üniversitesi

    Matematik ve Fen Bilimleri Eğitimi Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. AHMET YAVUZ

  3. Aircraft motion control inverse simülation

    Uçak hareker kontrolünde ters simülasyon

    ALPASLAN MENEVŞE

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    1995

    Uçak Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    DOÇ.DR. RAMAZAN TAŞALTIN

  4. Training bidirectional generative adversarial networks with hints

    Çift yönlü çekişmeli üretici ağların ipuçlarıyla eğitilmesi

    URAS MUTLU

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2019

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolBoğaziçi Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. AHMET İBRAHİM ETHEM ALPAYDIN

  5. Comprehensive evaluation of multivariate adaptive regression spline-based approaches for solving the inverse electrocardiography problem with experimental datasets

    Ters elektrokardiyografi problemini çözmek için çok değişkenli uyarlanabilir regresyon eğrileri tabanlı yaklaşımların deneysel veri setleriyle kapsamlı değerlendirilmesi

    MUHAMMED SAADEDDİN KOÇAK

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2023

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. YEŞİM SERİNAĞAOĞLU DOĞRUSÖZ