Geri Dön

New approaches to improve performance of background subtraction

Arka plan çıkarma başarımı iyileştirmek için yeni yaklaşımlar

  1. Tez No: 509212
  2. Yazar: ŞAHİN IŞIK
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. KEMAL ÖZKAN
  4. Tez Türü: Doktora
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2018
  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: 97

Özet

İşlenen bir görüntüde ön planın arka plandan ayrıştırılması, adıyla arka plan modelleme, bazı bilgisayar görme uygulamalarının performansını olumlu şekilde etkiler. Hareketli cisim tanıma, kişi takibi, trafik izleme, hareket yakalama, telekonferans ve güvenlik gözetim sistemleri de içermek üzere birçok görev için ön işlem olarak düşünülür. Video arka planları statik ve dinamik olarak iki kategoride değerlendirilebilir. Bu çalışmada, arka plandaki çıkarma işleminin performansını artırmak için, test imgesi ve arka plan imgesi arasındaki uzaklığın hesaplanmasında farklı araçlar kullanılarak ve dinamik denetleyici parametrelerinin ötesinde çalışan bir geri bildirim mekanizmasının entegrasyonuyla dört farklı yöntem geliştirilmiştir. Bu yöntemler Ortak Vektör Yaklaşımı Kullanarak Arka Plan Modelleme (BMCVA), Ortak Matris Yaklaşımı Kullanarak Arka Plan Modelleme (BMCMA), Kayan Pencere Tabanlı Hareket Tanıma (SWCD) ve Ortak Vektör Tabanlı Arka Plan Çıkarma (CVABS) olarak adlandırılmıştır. CDnet2014 ve Wallflower veritabanları üzerinde dinamik arka planlarla ilgili alakalı farklı problem türleri üzerinden çeşitli deneyler yapılmıştır. Gerçek-Pozitif (TP), Doğru-Negatif (TN), Yanlış-Pozitif (FP) ve Yanlış-Negatif (FN) sayıları üzerinden hesaplanan metrikler objektif ölçümler olarak kullanılmış ve elde edilen görsel sonuçlar nesnel olarak değerlendirilmiştir. Elde edilen sonuçlar incelendiğinde, önerilen yöntemlerin farklı zorluklar için başarılı sonuçlar verdiğini gözlemlenmiştir.

Özet (Çeviri)

Separation of the foreground from background on a processed image, namely background modelling, positively affects performance of certain computer vision applications. It has considered as preprocess for many tasks including moving object recognition, person tracking, traffic monitoring, motion capturing, teleconference and security surveillance systems. Video backgrounds can be considered in two categories as static and dynamic backgrounds. To improve the performance of background subtraction, we have developed four different methods by using different tools in case of distance computation between test and background frame and integrating a feedback mechanism that works beyond dynamic controller parameters. These methods are called as Background Modelling Using Common Vector Approach (BMCVA), Background Modelling Using Common Matrix Approach (BMCMA), Sliding Window-Based Change Detection (SWCD) and Common Vector Approach Based Background Subtraction (CVABS). Various experiments have conducted on different problem types related to dynamic backgrounds over CDnet2014 and Wallflower datasets. Several types of metrics calculated over the results of True-Positive (TP), True-Negative (TN), False-Positive (FP) and False-Negative (FN) counts, have utilized as objective measures and the obtained visual results are judged subjectively. Once the obtained results inspected, it has observed that the proposed methods generate successful results for different challenges.

Benzer Tezler

  1. 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

    Türkçe

    2021

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. BİLGE GÜNSEL KALYONCU

  2. Kalite yönetiminde şartnameler ve performans şartnameleri

    Başlık çevirisi yok

    KEREM ERCOŞKUN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1998

    Mimarlıkİstanbul Teknik Üniversitesi

    Mimarlık Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ALAATTİN KANOĞLU

  3. Heuristic algorithms for solving chemical shift assignment problem in protein structure determination

    Sezgisel algoritmalar ile protein yapı belirlemesindeki kimyasal kayma atama probleminin çözümü

    EMEL MADEN YILMAZ

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2021

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. AYŞE ŞİMA UYAR

    PROF. DR. PETER GÜNTERT

  4. Design of an idusterial steel building according to new Turkish seismic and steel design codes

    Endüstriyel çelik binası tasarımı yeni Türkiye sismik ve çelik tasarım yönetmelarına göre

    MOHAMMAD ZAHER SERDAR

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2018

    İnşaat Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. BARLAS ÖZDEN ÇAĞLAYAN

  5. A knowledge discovery approach to urban analysis the Beyoğlu preservation area as a data mine

    Kent analizinde bir bilgi keşfi yaklaşımı bir veri madeni olarak Beyoğlu kentsel koruma alanı

    AHU SÖKMENOĞLU SOHTORİK

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2016

    Mimarlıkİstanbul Teknik Üniversitesi

    Mimarlık Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. GÜLEN ÇAĞDAŞ

    PROF. DR. İKBAL SEVİL SARIYILDIZ