Geri Dön

Object detection and localization using dense and SIFT features

Başlık çevirisi mevcut değil.

PDF İndir

  1. Tez No: 401929
  2. Yazar: BURAK ÖZCAN
  3. Danışmanlar: DR. MUHİTTİN YILMAZ, DR. SELAHATTİN ÖZÇELİK
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Biyomühendislik, Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Computer Engineering and Computer Science and Control, Bioengineering, Electrical and Electronics Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2014
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Texas A&M University
  10. Enstitü: Yurtdışı Enstitü
  11. Ana Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 88

Özet

Özet yok.

Özet (Çeviri)

The purpose of this research is to investigate novel object detection and localization algorithms for autonomous robots. The average of overlaps and the percentage of positive detections are calculated to compare the accuracy between the Scale Invariant Feature Transform and the Speeded-Up Robust Features. Dense features are used as additional features to increase the precision in detection. Features are clustered into visual words to form a histogram. Images are trained based on the histogram and their corresponding labels with Support Vector Machine. The bounding box with the highest output from the Support Vector Machine represents the location of a target class.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    710672

    Identifying and addressing imbalance problems in visual detection

    Görsel tespitteki dengesizlik problemlerinin belirlenmesi ve çözümlenmesi

    KEMAL ÖKSÜZ

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2021

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. SİNAN KALKAN

    DR. ÖĞR. ÜYESİ EMRE AKBAŞ

  2. Tez No

    563665

    Detection and localization of motorway overhead directional signs by convolutional neural networks trained with synthetic images

    Otoyol üst yönlendirici tabelalarının yapay görüntülerle eğitilen evrişimli sinir ağları ile tespiti ve konumlandırılması

    HAKAN HEKİMGİL

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2019

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİzmir Yüksek Teknoloji Enstitüsü

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. YALIN BAŞTANLAR

  3. Tez No

    436475

    Raspberry Pi devre kartı kullanarak nesne bulma ve tanıma algoritmalarının bir robot kol üzerinde uygulanması

    Implementation of object detection and recognition algorithms on a robotic arm using Raspberry Pi circuit board

    ÇAĞRI KAYMAK

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2016

    Mekatronik MühendisliğiFırat Üniversitesi

    Mekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. AYŞEGÜL UÇAR

  4. Tez No

    945344

    Ultrasonik algılayıcı ile makine öğrenmesi tabanlı nesne sınıflandırma ve konumlandırma

    Machine learning based object classification and localization with ultrasonic sensor

    AHMET KARAGÖZ

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2025

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiEskişehir Osmangazi Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ GÖKHAN DINDIŞ

  5. Tez No

    945204

    T1-ağırlıklı mr görüntülerinde meme tümörü tanısı için görüntü tabanlı tespit ve hasta bazlı karar iyileştirilmesinin birleştirilmesi: faster R-CNN yaklaşımı

    Combining image-based detection and patient-level decision enhancement for breast tumor diagnosis using t1-weighted mri and faster R-CNN

    ŞEYMA NUR TUFAN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2025

    Mühendislik Bilimleriİstanbul Teknik Üniversitesi

    İletişim Sistemleri Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. İBRAHİM AKDUMAN

Geri Dön