Geri Dön

A quantitative comparison of state of the art circle detection algorithms

Modern dairesel bölge tespit algoritmalarının nicel olarak karşılaştırılması

  1. Tez No: 450280
  2. Yazar: GÖKHAN ÇIPLAK
  3. Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. SEVCAN YILMAZ GÜNDÜZ
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2016
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Anadolu Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 53

Özet

Bir çok uygulama alanına sahip olması, dijital imgelerde daire tespitini önemli bir problem yapmaktadır. Literatürde çok sayıda daire tespit algoritması sunulmasına rağmen, her bir algoritma kendi etkinliğini göstermek için özel seçilmiş imgeler kullanmaktadır. Dolayısıyla bu durum farklı algoritmaların birbiriyle kıyaslanmasına olanak tanımamaktadır. Bu problemi çözmek için bu tez çalışmasında 800x600 boyutlarında, çeşitli uygulama alanlarından dairesel nesneler içeren, işaretlenmiş 200 imgeden oluşan dataset sunulmuştur. Bu dataset“Anadolu University Circle Detection Dataset and Benchmark (AUCDB200)”olarak adlandırılır ve bilinen daire tespit algoritmalarının duyarlılık - anma - Fscore ölçütleriyle nicel karşılaştırılmasında kullanılır. Bu tezde ayrıca yakın zamanda yayınlanan Orientation Transform ile çıkartılan yayların kullanılmasıyla, yeni bir daire tespit algoritması sunulmuştur ve bu algoritma OTCircles olarak adlandırılır. Deneyler, 0.92 Fscore değeri ile OTCircles'ın AUCDB200 dataseti için en iyi sonucu verdiğini ve gürültüye karşı daha az hassasiyeti olduğunu göstermektedir.

Özet (Çeviri)

Detecting circular objects in digital images are crucial problem in common applications. Although several circle detection algorithms have been released in the literature, the algorithms utilize a small set of images to show effectiveness. This situation causes unfair comparison between algorithms. In this thesis, a dataset including 200 images with size 800x6000 and and human annotations are proposed. Images in dataset have circular objects chosen from several application areas. The collected dataset is named as Anadolu University Circle Detection Dataset and Benchmark (AUCDB200), and is carried out for quantitatively comparison of the state of art circle detection algorithms in precision-recall-Fscore metrics. In this thesis, a novel circle detection algorithm is also proposed with benefiting from circular arcs of recently proposed Orientation Transform (OT). The novel algorithm is named as OTCircles. The experimental results in the thesis show that proposed algorithm, OTCircles, presents the best performance for proposed AUCDB200 dataset with 0.92 Fscore. The another results demonstrates that the algorithm is more robust against to noise.

Benzer Tezler

  1. Güncel yazılım süreçlerinin yapay zeka yaklaşımları ile iyileştirilmesi

    Improving current software processes with artificial intelligence approaches

    MUSTAFA ALP EREN KILIÇ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSakarya Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ MUHAMMED FATİH ADAK

  2. Sanal gerçeklik temelli robotik rehabilitasyon programının ağırlık aktarımı ve harekete katılım üzerine etkilerinin inme zamanına göre karşılaştırılması

    The comparison of the effects of the virtuaal reality based robotic rehabilitation program on weight transmission and movement participation

    SELİN KOÇ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2020

    Fizyoterapi ve Rehabilitasyonİnönü Üniversitesi

    Fizyoterapi ve Rehabilitasyon Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. BURCU TALU

  3. Okul öncesi eğitim kurumlarında müzik eğitimi

    Başlık çevirisi yok

    E. DERYA YÜKSEL

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1996

    Eğitim ve Öğretimİstanbul Teknik Üniversitesi

    Y.DOÇ.DR. NURLU EROL

  4. Okul öncesi öğretmen adaylarının sanat eğitimine yönelik tutumlarının incelenmesi

    Examination of attitudes of pre-school teacher candidates towards art education

    HATİCE NUR GÜNGÖR

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2022

    Eğitim ve ÖğretimBurdur Mehmet Akif Ersoy Üniversitesi

    Temel Eğitim Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ GÜL DALGAR