Spatial 3D local descriptors for object recognition in RGB-D images
RGB-D imgelerde nesne tanıma için üç boyutlu uzamsal yerel tanımlayıcılar
- Tez No: 425885
- Danışmanlar: DOÇ. DR. ALPTEKİN TEMİZEL, YRD. DOÇ. DR. SİNAN KALKAN
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Bilim ve Teknoloji, Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Computer Engineering and Computer Science and Control, Science and Technology, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2016
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Enformatik Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilişim Sistemleri Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 121
Özet
Ucuz ve göreceli olarak yüksek çözünürlüklü sayılabilecek, renk ve derinlik bilgilerini eş zamanlı kaydedebilen RGB-D algılayıcıların yaygınlaşması ile birlikte, açık kaynak kodlu nokta bulutu işleme yazılımları üzerine çalışmaların da artması robotik ve üç boyutlu görü alanlarındaki çalışmaları önemli ölçüde arttırmıştır. Bu alanlardaki birçok uygulamanın önemli adımlarından biri olması nedeni ile, özellikle ilgi çeken konuların en başında nesne tanıma gelmektedir. Bu tezde, özellikle nesne tanıma alanında kullanılmak üzere iki adet, üç boyutlu, uzamsal nokta bulutu tanımlayıcı önerilmiştir; Uzamsal Eşmerkezli Yönlü Yüzey Nokta Çiftleri Histogramı (SPAIR) ve Renkli Uzamsal Eşmerkezli Yönlü Yüzey Nokta Çiftleri Histogramı (CoSPAIR). Önerilen tanımlayıcılar, birçok halka açık veri kümesi üzerinde, açık kaynak kodlu“Nokta Bulutu İşleme Kütüphanesi”(Point Cloud Library - PCL) içinde bulunan en gelişkin tekniklerle karşılaştırılmıştır. Gerçekleştirilen bu deneyler göstermiştir ki, önerilen CoSPAIR tanımlayıcısı, en gelişkin yöntemlerden hem kategori hem de örnek seviyesinde önemli miktarda üstündür. Elde edilen başarım artı¸sının kategori seviyesinde 9.9, örnek seviyesinde ise 16.49 yüzdelik puana kadar çıkabildiği gözlemlenmiştir.
Özet (Çeviri)
Introduction of the affordable but relatively high resolution color and depth synchronized RGB-D sensors, along with the efforts on open-source point-cloud processing tools boosted research in both computer vision and robotics. One of the key areas which have drawn particular attention is object recognition since it is one of the crucial steps for various applications. In this thesis, two spatially enhanced local 3D descriptors are proposed for object recognition tasks: Histograms of Spatial Concentric Surflet-Pairs (SPAIR) and Colored SPAIR (CoSPAIR). The proposed descriptors are compared against the state-of-the-art local 3D descriptors that are available in Point Cloud Library (PCL) and their object recognition performances are evaluated on several publicly available datasets. The experiments demonstrate that the proposed Co- SPAIR descriptor outperforms the state-of-the-art descriptors in both category-level and instance-level recognition tasks. The performance gains are observed to be up to 9.9 percentage points for category-level recognition and 16.49 percentage points for instance-level recognition over the second-best performing descriptor.
Benzer Tezler
- Melanogenez inhibitörü olarak N-benzil benzamitlerin MCET/CoMCET metoduyla 4D-QSAR incelenmesi
4D-QSAR investigation of n-benzyl benzamides as a melanogenesis inhibitor by MCET/CoMCET method
TUĞBA ALP TOKAT
- Holistic representations for activities and crowd behaviors
Başlık çevirisi yok
BERKAN SOLMAZ
Doktora
İngilizce
2013
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiUniversity of Central FloridaDR. MUBARAK SHAH
- Yersel lazer tarayıcı nokta bulutlarının fotogrametrik verilerle birlikte değerlendirilmesi üzerine bir çalışma
A study on evaluation of terrestrial laser scanner point clouds combined with photogrammetric data
CİHAN ALTUNTAŞ
Doktora
Türkçe
2011
Jeodezi ve FotogrametriSelçuk ÜniversitesiHarita Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. FERRUH YILDIZ
- İyileştirilmiş lokal maksimum yöntemi ile nokta bulutlarından ağaçtaç segmentasyonu ve metriklerinin tahmini
Tree crown segmentation and estimation of metrics from pointclouds with improved local maximum method
MURAT BAHADIR
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
Jeodezi ve FotogrametriKaradeniz Teknik ÜniversitesiHarita Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. FEVZİ KARSLI
- Geleneksel kırsal bölge mimarisi için parametrik H-BIM uygulamalarının değerlendirilmesi; Vernabim
Parametric H-BIM application for traditional rural architecture; Vernabim
MUSTAFA ONUR SAVAŞKAN
Doktora
Türkçe
2023
Mimarlıkİstanbul Teknik ÜniversitesiBilişim Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. OZAN ÖNDER ÖZENER