Computer based recognition of predefined object using two dimensional images
iki bıyutlu görüntüler kullanarak tanımlanmış nesnelerin bilgisayar tabanlı tanınması
- Tez No: 56617
- Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. M. METE BULUT
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Bilgisayar Görüşü, Nesne Tanıma, Görüntü İşleme, Alan Genişletme. vı, Computer Vision, Object Recognition, Image Processing, Region Growing. IV
- Yıl: 1996
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
oz İKİ BOYUTLU GÖRÜNTÜLER KULLANARAK TANIMLANMIŞ NESNELERİN BİLGİSAYAR TABANLI TANINMASI ORUNC AK, Uğur Mutluhan Yüksek Lisans, Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Bölümü Tez Yöneticisi: Yard. Doç. Dr. MJMete Bulut Ocak 1996, 97 sayfa. Bu çalışmada, tanımlanmış çokyüzlü nesnelerin bilgisayar tabanlı tanıma sistemi geliştirilmiştir. Nesne görüntüleri kamera aracılığıyla alınmış ve özellik çıkartmak üzere işlenmiştir. Çıkartılan özellikler nesnenin tipi, yeri ve doğrultusu hakkında karar vermek için kullanılmıştır. Bu çalışmada nesnelerin tepeden alınan görüntüleri kullanılmıştır. Sistem tanıma ve eğitme aşamaları içerir. Yeni nesneler sisteme eğitim amacıyla sunulup daha sonra tanınması istenebilir. Nesnenin tipi nesnenin inceltilmiş hali kullanılarak belirlenir. Özellikler eğitim sırasında veritabanında saklanır ve tanıma aşamasında veritabanindakilerle karşılaştırılır. Ortanca süzgeci, Sobel işlemcileri, eşiklemeve alan genişletme yöntemleri görüntüyü parçalamak için, inceltme ve en yakın siyah komşu saptama yöntemleri de eşleme için kullanılır. Tanıma deneyleri tatmin edici sonuçlar vermiştir.
Özet (Çeviri)
ABSTRACT COMPUTER BASED RECOGNITION OF PREDEFINED OBJECTS USING TWO DIMENSIONAL IMAGES ORUNCAK, Uğur Mutluhan M.S., Electrical and Electronics Engineering Supervisor: Assist. Prof. Dr. M. Mete Bulut January 1996, 97 pages. In this study, a system for computer based recognition of predefined polyhedral objects is developed. Object images are grabbed with a camera and processed for feature extraction. The extracted features are used to make a decision about the object type, object location and orientation. Top view images of the objects are considered in the study. The system has a training phase as well as recognition. New objects may be presented to the system for training and may be requested for recognition. The object type is determined using the tMnned form of the image. Features are stored in the database in training and compared with the ones in the database in recognition phases. uiMedian filter, Sobel operators, thresholding and region growing routines are used for image segmentation; thinning and closest black neighbor detection routines are used for matching. The recognition experiments yielded satisfactory results.
Benzer Tezler
- Dinamik algılayıcı öğrenme algoritması ile kenar saptamanın öğrenilmesi
Learning of edge detection using recurrent perceptron learning algorithm
FİLİZ YOSMA TAŞKIN
Yüksek Lisans
Türkçe
1995
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiDOÇ.DR. CÜNEYT GÜZELİŞ
- Yüzdeki nirengi noktalarının koşullu regresyon ormanları ile saptanması
Facial feature detection using conditional regression forests
GENCER VURAL
Yüksek Lisans
Türkçe
2015
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MUHİTTİN GÖKMEN
- Design and deployment of deep learning based fuzzy logicsystems
Derin öğrenme tabanlı bulanık sistemlerin geliştirilmesi ve uygulanması
AYKUT BEKE
Doktora
İngilizce
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiKontrol ve Otomasyon Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. TUFAN KUMBASAR
- Acil yardım çağrısı jestlerinin bilgisayarla görü ve derin öğrenme yöntemleriyle gerçek zamanlı tespiti
Real-time detection of emergency call gestures using computer vision and deep learning methods
FERHAT ERDOĞAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2026
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSakarya ÜniversitesiBilişim Sistemleri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ MUHAMMED KOTAN
- Land cover and land use classification of multi-modal high-resolution satellite images using multi-task deep learning approach
Çok görevli derin öğrenme tekniği ile çok kipli yüksek çözünürlüklü uydu görüntülerinin arazi örtüsü ve arazi kullanımı sınıflandırılması
BURAK EKİM
Yüksek Lisans
İngilizce
2021
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesiİletişim Sistemleri Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ELİF SERTEL