Fast sparse subspace identification tools with applications to dynamic vision
Başlık çevirisi mevcut değil.
- Tez No: 400017
- Danışmanlar: PROF. DR. MARIO SZNAIER
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2012
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Northeastern University
- Enstitü: Yurtdışı Enstitü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik ve Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Elektrik Mühendisliği Bilim Dalı
- 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
- New adaptive algorithms for linear filtering and nonlinear prediction
Doğrusal süzgeçleme ve doğrusal olmayan öngörü için yeni uyarlanır algoritmalar
YASİN YILMAZ
Yüksek Lisans
İngilizce
2010
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiKoç ÜniversitesiElektrik ve Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. SÜLEYMAN SERDAR KOZAT
- Deep unfolding for clutter removal in ground penetrating radar
Yere nüfuz eden radarda kargaşa gidermek için derin katman açma
SAMET ÖZGÜL
Yüksek Lisans
İngilizce
2023
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesiİletişim Sistemleri Ana Bilim Dalı
PROF. DR. IŞIN ERER
- Tensor analysis of neuroimaging data
Nörogörüntülemede tensör analizi
ESİN KARAHAN ŞENVARDAR
Doktora
İngilizce
2015
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolBoğaziçi ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. AHMET ADEMOĞLU
- Dynamic voxelization to aid illumination of real-time scenes
Gerçek zamanlı sahnelerin ışıklandırılmasına yardımcı, dinamik voxelleştirme teknikleri
BORA YALÇINER
Yüksek Lisans
İngilizce
2016
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolOrta Doğu Teknik ÜniversitesiOyun Teknolojileri Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. YUSUF SAHİLLİOĞLU
- 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
2019
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiOrta Doğu Teknik ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ SEVİNÇ FİGEN ÖKTEM