Segment-based object detection and recognition
Bölütleme tabanlı nesne bulma ve tanıma
- Tez No: 503312
- Danışmanlar: PROF. DR. HURİYE IŞIL BOZMA AYDIN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Mühendislik Bilimleri, Engineering Sciences
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2018
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Boğaziçi Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 77
Özet
Bu çalışmada, karmaşık sahnelerde nesneleri bulma ve tanıma konuları ele alınmış- tır. Yapay zeka ve bilgisayarla görü alanında yoğun olarak çalışılan konulardan biri olan karmaşık sahnelerde nesne tanıma ile ilgili yeni bir yaklaşım burada önerilmektedir. Yapay zeka uygulamalarının büyük bir kısmı gerçek zamanlı olarak çalışacak sistemlere yöneliktir. Bu gerçek zamanlı sistemlerde çalışacak olan nesne bulma programlarının hızlı, maliyet etkin ve hafif olması beklenmektedir. Bu çalışmada önerilen method da gerçek zamanlı sistemlerde kullanılmaya uygundur. Önerilen method, renk temelli sahne bölütleme konusunda yeni bir yaklaşım içermektedir. Sahnelerden elde edilen bölütlerin öznitelikleri kullanılarak nesnelerin bulunması ve tanınması sağlanmaktadır. Öznitelikler, destek vektör makineleri yöntemiyle modellenerek, elde edilen model kaydedilmiştir. Bu model kullanılarak bölütlerin sınıflanması ve tanınması yapılmaktadır. Model, artımlı tipte olmadığından kaydedildikten sonra tekrar tekrar kullanılabilmektedir. Bu da gerçek zamanlı sistemlerde süre açısından verimlilik sağlamaktadır. Deneysel sonuçlar, farklı ışık koşulları ve dinamik, değişken sahneler kullanılarak elde edilmiştir. Bu çalışmada amaç, renk temelli sahne bölütleme kullanılarak güdümlü bir öğrenme methodu geliştirmek olmuştur.
Özet (Çeviri)
This thesis is concerned with object detection and recognition in complex scenes. Both are necessary if robots are to be capable of interacting with their surroundings. Object detection is based on color based segmentation. Features of these segments are used in order to detect and recognize objects. A set of SVM model is constructed in the appearance space and object recognition is done based on these models. The proposed approach is evaluated experimentally in varying scenarios.
Benzer Tezler
- Kablosuz iletişim yoluyla bir android cihaza bağlı nesne tanıma sistemi kullanan yarı özerk hareketli robotun tasarımı ve gerçekleştirilmesi
Designing and implementation of semi autonomous moving robot with object recognition system connected to an android device through wireless communication
MAJEED A.MOHSIN ABDULMAJEED ABDULMAJEED
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiSelçuk ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. LEVENT SEYFİ
- Contour-based object recognition using attributed string matching
Öznitelikli dizgi eşleme yöntemi kullanarak çevrit tabanlı nesne tanıma
SERKAN KAYGIN
Doktora
İngilizce
2001
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiOrta Doğu Teknik ÜniversitesiElektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MEHMET METE BULUT
- Exploring fusion models in computer vision for medical image computing
Başlık çevirisi yok
DUYGU SARIKAYA
Doktora
İngilizce
2017
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolState University of New York at BuffaloDr. JASON J. CORSO
- Geospatial object recognition using deep networks for satellite images
Uydu görüntüleri için derin ağlar kullanılarak coğrafi nesnelerin tanımlanması
ONUR BARUT
Yüksek Lisans
İngilizce
2018
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiOrta Doğu Teknik ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ABDULLAH AYDIN ALATAN
- Ultrafast pattern based line detector for real time image processing
Gerçek zamanlı görüntü işleme için ultra hızlı desen tabanlı çizgi dedektörü
İSMAİL CAN YILMAZ
Doktora
İngilizce
2022
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiÇukurova ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MUSTAFA GÖK