En iyi arkadaş benzerliği yöntemi ile doku eşleştirme
Texture matching with best buddies similarity
- Tez No: 539950
- Danışmanlar: DOÇ. DR. ERKAN TANYILDIZI
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Şablon Eşleştirme, Görüntü Eşleştirme, Görüntü Tanıma, Doku Tanıma, Doku Eşleştirme, Yaprak Tanıma, Yaprak Sınıflandırma, Template Matching, Image Matching, Image Recognition, Texture Matching, Texture Recognition, Leaf Recognition, Leaf Classification
- Yıl: 2018
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Fırat Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Yazılım Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 76
Özet
Çoğu bilgisayar görmesi ve görüntü analizi probleminde, iki veya daha fazla farklı nesne veya görüntü arasında bir benzerlik ölçütü tanımlamak gerekir. Şablon eşleştirme, belirli matematiksel algoritmaları kullanarak nesneler arasında benzerlikler elde etmek için kullanılan klasik ve temel bir yöntemdir. Bu çalışmada şablon eşleştirme tanıtılmış, şablon eşleştirme yaklaşımları ve bazı önemli şablon eşleştirme teknikleri açıklanmış ve matematiksel yapıları belirtilmiştir. Çeşitli şablon eşleştirme uygulama alanları gözden geçirilmiş ve nesne tanıma için farklı alanlarda şablon eşleştirme uygulamaları gerçekleştirilmiştir. Özellikle, En iyi Arkadaş Benzerliği (EAB) olarak bilinen yeni bir şablon eşleştirme yöntemi açıklanmış, özellikleri analiz edilmiş ve bu yöntemin bazı alanlarda uygulamaları gerçekleştirilmiştir. Ardışık çerçevelerde başarılı olan EAB'nin farklı şablon eşleştirme uygulama alanlarındaki başarımı değerlendirilmiştir. Bununla birlikte literatürde şablon eşleştirme için yaygın olarak kullanılan bazı şablon eşleştirme yöntemleri (Kare Farkı Eşleştirme, Korelasyon Eşleştirme, Korelasyon Katsayısı Eşleştirme ve Normalleştirilmiş Yöntemler) de matematiksel formülleri ile birlikte açıklanmıştır. Bu yöntemlerle de doku eşleştirme ve yaprak tanıma gibi alanlarda uygulamalar gerçekleştirilmiştir. Gerçekleştirilen ortak uygulamalarda bu yöntemlerin EAB ile olan başarımları karşılaştırılmıştır.
Özet (Çeviri)
In most computer vision and image analysis problems, it is necessary to define a similarity measure between two or more different objects or images. Template matching is a classic and basic method used to obtain similarities between objects using certain mathematical algorithms. In this study, template matching is introduced, template matching approaches and some important template matching techniques are explained and mathematical structures are represented. A wide range of template matching application areas have been reviewed and template matching applications have been implemented in different areas for object recognition. In particular, a new template matching method known as Best Buddies Similarity (BBS) is described, its properties are analyzed, and its implementation has been done in some areas. The performance of the BBS, which was successful in sequential frames, in different template matching application areas was evaluated. Also, some template matching methods commonly used in the literature for template matching (Square Difference Matching Method, Correlation matching methods, Correlation Coefficients Matching Methods and Normalized methods) are also described along with their mathematical formulas. With these methods, applications have been realized in areas such as texture matching and leaf recognition. In the common practices realized, the performance of these methods with BBS is compared.
Benzer Tezler
- Лингво-стилистические особенности ложныхдрузей переводчика
Tuzak kelimelerin çevirisinde dilbilimsel ve üslupbilimselözellikler
ŞUHEDA RENGİN ÖZTÜRK
Yüksek Lisans
Rusça
2024
Mütercim-TercümanlıkKırgızistan-Türkiye Manas ÜniversitesiMütercim Tercümanlık Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. SALTANAT MAMBAYEVA
- A multiple case study on students' speaking anxiety: Perspectives of students and teachers
Öğrencilerin konuşma kaygısı üzerine çoklu bir durum çalışması: Öğrenci ve öğretmen bakış açısı
BENSU ZAMBAK
Yüksek Lisans
İngilizce
2023
Eğitim ve ÖğretimDokuz Eylül ÜniversitesiYabancı Diller Eğitimi Ana Bilim Dalı
PROF. DR. YEŞİM BEKTAŞ ÇETİNKAYA
- Öğretmenlerin serbest zamanlarında spor faaliyetlerine katılmalarının incelenmesi
The analysis of teachers?joining to sport activities in their leisure times
KÜRŞAT ERKEN
Yüksek Lisans
Türkçe
2008
SporSakarya ÜniversitesiBeden Eğitimi ve Spor Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. FİKRET RAMAZANOĞLU
- Karşı cins tercihleri: Kültürler arası karşılaştırma
Preferences about the opposite sex: A cross-cultural comparison
BİTA GHANDCHİLAR
Yüksek Lisans
Türkçe
2015
PsikolojiGazi ÜniversitesiRehberlik ve Psikolojik Danışmanlık Ana Bilim Dalı
PROF. DR. YAŞAR ÖZBAY
- Design and simulation of fractal-based ring antennas for 5G wireless communications
5G kablosuz haberleşme için fraktal tabanlı halka antenlerin tasarımı ve simülasyonu
ABDULAZEEZ ETHAR ALTALEB
Yüksek Lisans
İngilizce
2022
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesiİletişim Sistemleri Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ SEBAHATTİN EKER