Geri Dön

Object recognition and segmentation via shape models

Şekil modelleri aracılığıyla nesne tanıma ve bölütleme

  1. Tez No: 442049
  2. Yazar: METİN BURAK ALTINOKLU
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. İLKAY ULUSOY PARNAS, PROF. DR. ZEHRA SİBEL TARI
  4. Tez Türü: Doktora
  5. Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2016
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 100

Özet

Bu tez çalışmasında, bilgisayar görmesi alanında şekil tabanlı olarak nesne bulma, tanıma ve bölütleme problemi çözülmektedir. Seyrek iskelet tabanlı verimli bir nesne tespit yöntemi önerilmiştir. Önerilen yöntem, oluk şablon eşleştirme yönteminin eklemli nesneleri tanımak için geliştirilmisidir. Bir olasılıksal grafik model yapısı ile, şekilde deği¸sikler bir iskeletsel şekil modelinde tanımlanmıştır, düğümler doğrulardan oluşan parçalara, kenarlar da bu parçalar arasındaki ikili ilişkiye karşılık gelmektedir. Doğruların kenar destek fonksiyonu için, yönlü oluk eşleştirme maliyeti hesaplanmaktadır. Bu yeni yöntem şekil tabanlı nesne tanıma yöntemlerine uygun veritabanında yapılan deneylerle değerlendirilmiştir. Önerilen yöntem yeterince başarılıdır ve ilgili diğer yöntemlere göre daha hızlı çözüm bulmaktadır.

Özet (Çeviri)

In this thesis, the problem of object detection, recognition and segmentation in computer vision is addressed with shape based methods. An efficient object detection method based on a sparse skeleton has been proposed. The proposed method is an improved chamfer template matching method for recognition of articulated objects. Using a probabilistic graphical model structure, shape variation is represented in a skeletal shape model, where nodes correspond to parts consisting of lines and edges correspond to pairwise relation between parts. For edge support function of lines, directional chamfer matching cost is calculated. The performance of the new method has been evaluated with experiments using databases especially suitable for shape based object detection methods. The proposed method performs well, and it is much faster as compared to related methods.

Benzer Tezler

  1. Makine öğrenmesi ve görüntü işleme tekniklerini kullanarak drone ile yaprak sınıflandırma

    Leaf classification with drone by using machine learning and image processing techniques

    MEHMET ÖZTÜRK

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2018

    Uçak Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Uçak ve Uzay Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ NAZIM KEMAL ÜRE

  2. Markov ve Gibbs rastlantı alan modelleri ile doku sentezleme ve sınıflandırma

    Texture synthesis and classification using Markov and Gibbs random field models

    ERDOĞAN CAMCIOĞLU

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1990

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    PROF. DR. ERDAL PANAYIRCI

  3. A fully automatic shape based geo-spatial object recognition

    Tam otomatik şekil tabanlı yer uzamsal nesne tanıma

    MUSTAFA ERGÜL

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2012

    Bilim ve TeknolojiOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. A. AYDIN ALATAN

  4. Derin öğrenme yöntemiyle semantik sınıflandırılmış nokta bulutu verisinin yapı bilgi modeli haline getirilmesi

    Creation of bim model from semantically segmented point cloud via deep learning

    BERK TARİHMEN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    Jeodezi ve Fotogrametriİstanbul Teknik Üniversitesi

    Geomatik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. HANDE DEMİREL

  5. Manipulation of visually recognized objects using deep learning

    Görsel tanınan nesnelerin derin öğrenme kullanarak hareket ettirilmesi

    ERTUĞRUL BAYRAKTAR

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2018

    Mekatronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Mekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. PINAR BOYRAZ