Detection of forbidden objects in X-ray images
X-ray görüntülerinde yasak nesnelerin tespit edilmesi
- Tez No: 490275
- Danışmanlar: DOÇ. DR. MURAT KOYUNCU
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2017
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Atılım Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgi Teknolojileri Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 55
Özet
X-ray görüntülerinde yasak nesnelerin tespit edilmesi sınır gümrüğü ve hava alanı güvenliği açısından önemli bir konu haline gelmiştir. Çoğu sınır görüntülemesi yasak nesnelerin uzman insanlar tarafından manuel yolla tespit edilmesine bağlıdır. Bu tezde, X-ray görüntülerindeki muhtemel yasak nesnelerin minimum kaçak (yanlış negatifler) ve minimum yanlış alarmla (yanlış pozitifler) tespiti için bir sistem sunulmaktadır. Önerilen sistemde öncelikle, daha net bir görüntü elde etmek için ön işleme adımları uygulanmaktadır. Daha sonra, görüntülerdeki muhtemel nesneleri belirlemek için bölütleme kullanılmaktadır. İki algoritmalı öznitelik çıkarımı (lokal ikili biçim ve yönlü gradyan histogramları) ve destek vektör makineli sınıflandırma sistemdeki diğer aşamalardır. Sistem, yasak nesne olarak tabanca ile test edilmiştir. Deney sonuçları, sistemin, x-ray görüntülerinde tabancaları minimum kayıpla otomatik olarak tanıyabileceğini göstermektedir.
Özet (Çeviri)
Detection of forbidden objects in x-ray scan images has become an important issue for customs border and airport security. Most border screening depends on the manual detection of possible forbidden objects by human experts. In this thesis, we present a system for detection of possible forbidden objects in x-ray scan images with minimal amounts of missing object (false negatives) and false alarms (false positives). Firstly, pre-processing steps are applied to obtain a clearer image. Then, segmentation is used to locate the potential objects in images. Feature extraction with two algorithms, local binary pattern and histogram oriented gradients, and classification with support vector machine are next steps in the system. The system is tested using handguns as the forbidden objects in question. The experimental results show that the system can effectively detect the handguns in x-ray scan images with minimal amounts of missing objects automatically.
Benzer Tezler
- Otonom Güvenlik Kontrollerinde Kullanılmak Üzere Derin Öğrenme Tabanlı Silah Tespit ve Tanıma Sistemi.
Deep Learning-based Weapon Detection and Recognition System Used in Autonomous Security Controls
VOLKAN KAYA
Doktora
Türkçe
2021
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolFırat ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. SERVET TUNCER
PROF. DR. AHMET BARAN
- Bölge tanımlı kapalı alanlar için düşük güçlü bluetooth konumlama sistemi
Bluetooth low energy based zone-defined indoor positioning system
MUSTAFA GÜLERYÜZ
Yüksek Lisans
Türkçe
2015
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
ÖĞR. GÖR. HASAN BÜLENT YAĞCI
- Sahil Güvenlik Komutanlığı'nın balıkçılıkta yürüttüğü koruma ve kollama işlevi
The function of Turkish Coast Guard Command for protection of fishing
GÖKÇEN AKPINAR
Yüksek Lisans
Türkçe
2010
Su ÜrünleriEge ÜniversitesiSu Ürünleri Avlama ve İşleme Teknolojisi Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ALİ KARA
- Moleküler imprint sol-jel polimer kaplı kuantum noktaların sentezi ve optik sensör uygulaması
Synthesis of quantum dots coated with molecularly imprinted sol-gel polymer for application of optical sensor
TANER ARSLAN
- Detection of optical frequencies of metal-oxide-metal junctions
Metal-oksit-metal kavşaklarının optik frekanslarının saptanması
SIRMA BAŞAK YANARDAĞ
Yüksek Lisans
İngilizce
2008
Fizik ve Fizik MühendisliğiBoğaziçi ÜniversitesiFizik Bölümü
PROF. YANİ SKARLATOS