Training inverse BRDF with incomplete data for 3D reconstruction through photometric stereo
Fotometrik stereo ile 3B geriçatım için eksik veri ile ters BRDF öğretilmesi
- Tez No: 383271
- Danışmanlar: PROF. DR. UĞUR HALICI
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2014
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Bölümü
- Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- 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
- Multi-model and multi-stage learned image super-resolution
Çoklu model ve çoklu eğitim ile öğrenilen süper çözünürlük
CANSU KORKMAZ
Yüksek Lisans
İngilizce
2021
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiKoç ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ ZAFER DOĞAN
PROF. DR. AHMET MURAT TEKALP
- 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
2024
Eğitim ve ÖğretimNiğde Ömer Halisdemir ÜniversitesiMatematik ve Fen Bilimleri Eğitimi Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. AHMET YAVUZ
- Training bidirectional generative adversarial networks with hints
Çift yönlü çekişmeli üretici ağların ipuçlarıyla eğitilmesi
URAS MUTLU
Yüksek Lisans
İngilizce
2019
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolBoğaziçi ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. AHMET İBRAHİM ETHEM ALPAYDIN
- 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
2023
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiOrta Doğu Teknik ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. YEŞİM SERİNAĞAOĞLU DOĞRUSÖZ