Variational bayes methods for random matrix-based extended target tracking
Raslantısal matris tabanlı genişletilmiş hedef takip modelleri için varyasyonel bayes yöntemleri
- Tez No: 720444
- Danışmanlar: DOÇ. DR. EMRE ÖZKAN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Bayes teorisi, Hedef takip sistemi, Kalman filtre, Makine öğrenmesi, Nesne izleme, Sınıflandırma, Yapay sinir ağları, Bayes theory, Target tracking system, Kalman filter, Machine learning, Object tracking, Classification, Artificial neural networks
- Yıl: 2022
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Bu tezde iki ana konu incelenmiştir; Genişletilmiş hedef takibi için varyasyonel Bayes çıkarımı kullanan rastlantısal matris tabanlı modeller ve hedef takibi uygulamaları için obje sınıflandırma algoritmaları. Bu tez kapsamında iki yeni rastlantısal matris tabanlı hedef takibi algoritması türetilmiştir. Birincisi, dinamik nesnelerin kapsamını zamanla değişen bir oryantasyon açısına sahip bir elipsoid olarak temsil eden bir algoritmadır. İkinci yaklaşımda ise, bir nesnenin veya bir grup nesnenin kapsamı birden fazla elipsoid ile temsil edilmektedir. Bu çözümlerin her ikisinde de, yaklaşık çıkarımı gerçekleştirmek için varyasyonel Bayes tekniği kullanılmıştır; burada gerçek ve yaklaşık sonsal olasılık arasındaki Kullback-Leibler ayrışmasının, sabit nokta yinelemeleriyle en aza indirilmesi amaçlanmıştır. Güncelleme denklemlerinin uygulanması kolaydır ve algoritmalar gerçek zamanlı izleme uygulamalarında kullanılabilir haldedir. Simülasyon ve deneylerde gerçek veriler kullanılarak yöntemlerin performansı gösterilmiştir. Genişletilmiş hedef izlemede, bir nesnenin şekil tahmini bir kez oluşturulduktan sonra, nesne türünün sınıflandırılması gibi üst düzey görevler için kullanılabilmektedir. Bu nedenle, dinamik nesneleri şekil tahminlerine göre sınıflandırmak için bir girdi, iki gizli ve bir çıktı katmanından oluşan saf derin bir yapay sinir ağı algoritması sunulmuştur. Bu şekilde önerilen yöntemin, simülasyon deneylerinde başka bir Bayes sınıflandırıcısına kıyasla daha üstün performans gösterdiği gözlemlenmiştir.
Özet (Çeviri)
In this thesis, we investigate two major topics; Random matrix-based models using variational Bayes inference for extended target tracking and shape classification algorithms for tracking applications. In the scope of this thesis, we have derived two novel random matrix-based tracking algorithms. First, to represent the extent of dynamic objects as an ellipsoid with a time-varying orientation angle, and secondly, to estimate the extent of the object or a group of objects with more than one ellipsoid. In both of these solutions, we have used the variational Bayes technique to perform approximate inference, where the Kullback-Leibler divergence between the true and the approximate posterior is minimized by performing fixed-point iterations. The update equations are easy to implement, and the algorithms can be used in real-time tracking applications. We illustrated the performance of the methods in simulations and experiments with real data. In extended target tracking, once the shape estimate of an object is formed, it can naturally be utilized by high-level tasks such as classification of the object type. Therefore, we present a naively deep neural network, which consists of one input, two hidden and one output layers, to classify dynamic objects regarding their shape estimates. In this manner, the proposed method shows superior performance in comparison to a Bayesian classifier for simulation experiments.
Benzer Tezler
- Variational smoothing for extended target tracking with random matrices
Rastlantısal matrisler ile büyük hedef takibi için varyasyonel düzgünleştirme
SAVAŞ ERDEM KARTAL
Yüksek Lisans
İngilizce
2022
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiOrta Doğu Teknik ÜniversitesiElektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. UMUT ORGUNER
- Incorporating trajectory information in random matrix elliptical extended target tracking
Raslantısal matris tabanlı eliptik genişletilmiş hedef takibi yöntemlerine yörünge bilgisi eklenmesi
KURTULUŞ KEREM ŞAHİN
Yüksek Lisans
İngilizce
2024
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiOrta Doğu Teknik ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. EMRE ÖZKAN
- Dokuma kumaşlarda örgü tipinin ham kumaşın boyutları ve geometrik özellikleri üzerindeki etkilerinin araştırılması
Başlık çevirisi yok
EMEL ÖNDER
Yüksek Lisans
Türkçe
1985
Tekstil ve Tekstil MühendisliğiEge ÜniversitesiTekstil Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. GÜNGÖR BAŞER
- Adana ili, turunçgil toptan fiyatlarının analizi
Başlık çevirisi yok
USULET ÖZTUNÇ
Yüksek Lisans
Türkçe
1987
ZiraatÇukurova ÜniversitesiTarım Ekonomisi Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. OĞUZ YURDAKUL
- Şanlıurfa-Harran ovası topraklarının ince kum mineralojisi ve bazı yaygın toprak serilerinin mikromorfolojisi
Başlık çevirisi yok
SABAHATTİN ŞAHAN