Part-based object tracking with correlation filters
İlinti filtreleri ile parça tabanlı nesne takibi
- Tez No: 444629
- Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. İBRAHİM AYKUT ERDEM
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2016
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Hacettepe Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 126
Özet
Görsel nesne takibi ilk çerçevede yeri verilen bir nesnenin sonraki çerçevelerde bulunmasını konu edinen bilgisayarlı görü alanındaki zor problemlerden birisidir. Görsel nesne izleme problemine çözüm bulmak için literatürde birçok yaklaşım önerilmiştir fakat birçoğu ya nesneyi kaybetme ya da gerçek zamanlı olamama problemi ile karşı karşıyadır. Son zamanlarda parça tabanlı yaklaşımlar özellikle kapanmış nesneler için çok iyi sonuçlar önermişlerdir. Ancak parçaları bir arada tutmak için parametrelerin kontrol edilmesi gibi problemlere sahiptirler. Bunun yanında hedefin yeri belirlenirken oldukça sezgisel yaklaşım kullanmaları veya parçalar arasında ilişkilerin belirlenmesi gibi problemler hala devam etmektedir. Bu tezde önceki yaklaşımların aksine kısa ve uzun süreli görsel nesne izlemeyi hedefleyen ilinti tabanlı üç farklı algoritma önerilmiştir. İlk çalışmamız öğrenme ve algılama yöntemini ilinti filtre tabanlı izleme yöntemiyle birleştirmektedir. Yani önerdiğimiz öğrenme ve algılama yöntemi izleme algoritmamızın uzun vadede nesneyle beraber kalmasına imkân sağlamaktadır. İkinci algoritmamız çoklu özniteliklerin ilinti tabanlı yöntemlerle birleştirilmesini konu almakta ve bu sayede farklı öz niteliklerle renk bilgisini birleştirerek kısmi kapanma, şekil bozulması ışık değişimi gibi problemlere çözüm sunmaktadır. Son oalrak üçüncü izleme yöntemimiz genel ve yerel yapılanmanın avantajını kullanarak deformasyona dayalı parça tabanlı bir izleme algoritması ile kapanma ve ölçekleme problemine çözüm sunmaktadır. Dört büyük veri kümesi(OTB-50, TB-100, Nus-pro and VOT2015) üzerinde yapılan deneyler göstermiştir ki önerdiğimiz yaklaşımlar, özellikle üçüncü olarak önerdiğimiz izleme yöntemimiz gerçek zamanlı olarak birçok başarılı olmuş çalışmadan daha iyi sonuçlar vermiştir.
Özet (Çeviri)
Visual object tracking is a challenging problem in computer vision that deals with tracking an object of interest in a sequence of images given its location in the initial frame. In the literature, numerous approaches have been proposed to handle the problem but some are still either affected by the drifting issue or some other cannot track in real time. Recently, part-based approaches have shown a great potential for tracking generic objects under severe occlusions. However, they need to control a large number of parameters to keep the parts in a good shape. Moreover, they consider very ad-hoc solutions while localizing the target object in a frame or constructing the geometric constraints between parts. Contrary to the previous methods, in this thesis, we address the problem of short-term and long-term visual object tracking, and propose three different correlation-filter based trackers. Our first tracker integrates the idea of learning and detection with the correlation-filter based tracking mechanism. In particular, our proposed learning and detection approach allows the tracker to keep track of the object interest in a long-term tracking setting. Our second tracker investigates the use of multiple visual cues within a correlation-filter based framework, giving advantages of fusing different features as well as color to successfully address a number of tracking challenges such as robustness to partial occlusion, motion blur, illumination changes etc. Lastly, our third tracker employs a deformable part-based scheme and takes advantage of using a global and multiple local filters in a collaborative manner to cope with partial occlusion as well as scale changes. Experiments on four large public benchmark datasets (OTB-50, TB-100, Nus-pro and VOT2015) demonstrate that our approaches, specifically the deformable part-based tracking by coupled and local correlation filters (DPCF) give significantly better results compared to the state-of-the-art trackers, and work in real time.
Benzer Tezler
- Yapı sistemlerinde yerdeğiştirme ve şekildeğiştirme büyüklüklerinin özel bir görüntü işleme yöntemiyle bulunması
Determination of displacements and deformations of the structural systems by means of template matching method
GENCO KARAMEŞE
Yüksek Lisans
Türkçe
2018
İnşaat Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesiİnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ERCAN YÜKSEL
- Digital video stabilization with SIFT flow
SIFT akışı ile sayısal video sabitleme
İNCİ MELİHA BAYTAŞ
Yüksek Lisans
İngilizce
2014
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MELİH PAZARCI
- Embedded vision system designed on a heterogeneous computing platform and applied to semen analysis
Heterojen hesaplama platformu üzerinde tasarlanan gömülü görüntü sistemi ve semen analizi uygulanması
OSMAN LEVENT ŞAVKAY
Doktora
İngilizce
2021
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MÜŞTAK ERHAN YALÇIN
- Video processing methods robust to illumination variations
Işık değişimlerine dayanıklı video işleme yöntemleri
FUAT ÇOĞUN
Yüksek Lisans
İngilizce
2010
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİhsan Doğramacı Bilkent ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. A. ENİS ÇETİN
- Derin obje sezicilerle tümleştirilmiş bayesçi filtreleme ile videoda obje izleme
Integration of bayesian filtering and deep object detection for video object tracking
FİLİZ GÜRKAN GÖLCÜK
Doktora
Türkçe
2021
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. BİLGE GÜNSEL KALYONCU