Geri Dön

Fast sparse subspace identification tools with applications to dynamic vision

Başlık çevirisi mevcut değil.

PDF İndir

  1. Tez No: 400017
  2. Yazar: MUSTAFA AYAZOĞLU
  3. Danışmanlar: PROF. DR. MARIO SZNAIER
  4. Tez Türü: Doktora
  5. Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2012
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Northeastern University
  10. Enstitü: Yurtdışı Enstitü
  11. Ana Bilim Dalı: Elektrik ve Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Elektrik Mühendisliği Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: 183

Özet

Özet yok.

Özet (Çeviri)

Dynamic vision, a sub-area of computer vision, focuses on the problems where some sort of gradualevolution of some variables in time (or space) exists. So the evolution of the variables contains importantinformation. However the utilization of this extra information in the variable evolution bringsadded complexity and it is mathematically hard to exploit without specially tailored tools. Hence usuallythe existing methods for dynamic vision, either discard the dynamics information or use it in alimited manner. However when used wisely it helps to solve the problems and increases the robustnessof the methods.Motivated by these facts in this dissertation we develop unifying tools to solve the dynamic visionproblems while making use of the underlying dynamics as much as possible. Luckily the use ofthe underlying dynamics information is not new in system identification, and there are already existingpowerful tools. These facts suggest using the already existing tools. However direct application ofsuch tools are usually not possible. In particular without some sort of regularization there are infinitelymany underlying systems modeling the data due to finite duration. This difficulty can be overcome bycasting the subspace identification problem into an optimization problem with structural constraintswhile seeking for the ?simplest? underlying dynamical system. Although the ?simplicity? prior can behandled through the convex relaxations, it is an NP-Hard problem. Additionally the number of variablesto be handled for dynamic vision problems are comparably very large and real-time or close toreal-time processing is desired. To address these difficulties we propose a fast Augmented LagrangianMethod for solving a prototype optimization problem based on convex relaxations including structuralconstraints.As we show in this dissertation, we used this prototype problem to solve the following problems;structure from motion, multi camera tracking, finding causalities, and identifying low order stableinterpolants. Furthermore through the use of theory of moments the prototype problem can be usedto handle nonlinear cases. This is demonstrated in internal signal identification of wiener systemsproblem. In all cases the fast and effective use of dynamics information outperform the existingapproaches.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    270085

    New adaptive algorithms for linear filtering and nonlinear prediction

    Doğrusal süzgeçleme ve doğrusal olmayan öngörü için yeni uyarlanır algoritmalar

    YASİN YILMAZ

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2010

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiKoç Üniversitesi

    Elektrik ve Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. SÜLEYMAN SERDAR KOZAT

  2. Tez No

    807236

    Deep unfolding for clutter removal in ground penetrating radar

    Yere nüfuz eden radarda kargaşa gidermek için derin katman açma

    SAMET ÖZGÜL

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2023

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    İletişim Sistemleri Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. IŞIN ERER

  3. Tez No

    406535

    Tensor analysis of neuroimaging data

    Nörogörüntülemede tensör analizi

    ESİN KARAHAN ŞENVARDAR

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2015

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolBoğaziçi Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. AHMET ADEMOĞLU

  4. Tez No

    441758

    Dynamic voxelization to aid illumination of real-time scenes

    Gerçek zamanlı sahnelerin ışıklandırılmasına yardımcı, dinamik voxelleştirme teknikleri

    BORA YALÇINER

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2016

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    Oyun Teknolojileri Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. YUSUF SAHİLLİOĞLU

  5. Tez No

    571596

    Computational spectral imaging techniques using diffractive lenses and compressive sensing

    Kırınımlı lensler ve sıkıştırılmış algılamaya dayalı hesaplamalı spektral görüntüleme teknikleri

    OĞUZHAN FATİH KAR

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2019

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ SEVİNÇ FİGEN ÖKTEM

Geri Dön