Evaluation of tone mapping and exposure fusion algorithms on HDR videos for face detection and recognition
Yüz algılama ve tanıma için HDR videolarda ton eşleme ve poz füzyonu algoritmalarının değerlendirilmesi
- Tez No: 720623
- Danışmanlar: PROF. DR. AHMET OĞUZ AKYÜZ
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2022
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 183
Özet
Yüksek dinamik aralık (YDA) görüntüler, son zamanlarda özellikle video gözetim sistemleri için popüler hale geldi. Bunun en önemli nedenlerinden biri, yetersiz veya aşırı pozlama olan alanlarda, klasik düşük dinamik aralık (DDA) görüntülerin ayrıntıları yakalamak için yetersiz olması, YDA görüntülerin daha iyi görsel ayrıntılara sahip olması ve geniş aralıklı aydınlatma değerleri içermesidir. Bununla birlikte, YDA görüntüler geleneksel DDA ekranlarda görüntülenemediğinden, YDA görüntüleri, YDA görüntülerdeki ayrıntıları kaybetmeden DDA görüntülere dönüştürmek için ton eşleme ve/veya füzyon gibi ek işlemler gerekir. Bu tezde, YDA özellikli kamera ile 3 farklı pozlama süresine sahip ardışık video kareleri elde edilmiştir. Bu görüntülerden YDA görüntüler elde edildikten sonra, nesne hareketinden kaynaklanan görsel artifaktları en aza indirmek için son teknoloji bir gölge giderme algoritması kullanılarak deghosting işlemi yapılır. Daha sonra deghosted video karelerine 34 farklı ton eşleme operatörü (TEO) ve 20 farklı poz füzyonu algoritması (PFA) uygulanmıştır. Bu algoritmaların yüz algılama performansı mAP hesaplanarak ve yüz tanıma yönünden performansı farklı ağırlıklandırma yöntemleri ile hassasiyet, geri çağırma ve F1-skoru hesaplanarak değerlendirilmiştir.Sonuçlar, YDA görüntüleme algoritmaları ile elde edilen görüntülerin yüz algılamayı ve özellikle yüz tanıma sonuçlarını iyileştirdiğini, ancak farklı algoritmaların performansları arasında gözle görülür farklılıklar olduğunu göstermektedir. Bu nedenle çalışmamız, amaç yüz algılama ve tanıma performansını iyileştirmekse, bir video gözetim senaryosunda kullanmak için hangi YDA algoritmalarının daha uygun olduğuna ışık tutuyor. Ayrıca, bu yönde daha fazla araştırmayı teşvik etmek için bir etiketleme yazılımının yanı sıra halka açık bir veri seti de sunuyoruz.
Özet (Çeviri)
High dynamic range (HDR) images have become popular recently especially for video surveillance systems. One of the most important reasons for this is that in areas where there is under or over-exposure, classical low dynamic range (LDR) images are insufficient to capture details, while HDR images have better visual details and contain wide range illumination values. However, since HDR images cannot be viewed on conventional LDR displays, additional processing such as tonemapping and/or fusion are required to convert HDR images to LDR images without losing the details. In this thesis, sequential video frames with 3 different exposure times are obtained with an HDR-capable camera. After HDR images are obtained from these images they are deghosted using a state-of-the-art deghosting algorithm to minimize visual artifacts due to object motion. Then 34 different tone mapping operators (TMO) and 20 different exposure fusion algorithms (EFA) have been applied to deghosted video frames. The face detection performance of these algorithms is evaluated by calculating mAP and the performance in terms of face recognition is evaluated by calculating precision, recall, and F1-score with different averaging methods. The results suggest that images obtained with HDR imaging algorithms improve face detection and, in particular, face recognition results, however there are noticeable differences between the performances of different algorithms. As such our study sheds light on which HDR algorithms are more suitable for using in a video surveillance scenario if the goal is to improve the performance of face detection and recognition. We also make available a public dataset as well as a labeling software to stimulate further research in this direction.
Benzer Tezler
- A subjective evaluation of tone mapping and exposure fusion algorithms in standard and small screen display devices
Standart ve küçük ekranlı görüntü araçlarında ton eşleme ve poz füzyonu algoritmalarının öznel değerlendirmesi
MUSTAFA LEVENT EKSERT
Yüksek Lisans
İngilizce
2013
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolOrta Doğu Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. AHMET OĞUZ AKYÜZ
- LİDAR verileri ile desteklenmiş ortofoto görüntülerinden bina tespiti performans değerlendirmesi
Building detection performance evaluation of orthophoto images supported by LIDAR data
VURAL GERİM
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
Jeodezi ve FotogrametriKocaeli ÜniversitesiJeodezi ve Jeoinformasyon Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ARZU ERENER
- Enhancement of throat microphone recordings using gaussian mixture model probabilistic estimator
Gırtlak mikrofonu kayıtlarının gauss karışım modeli aracılığıyla iyileştirilmesi
MEHMET ALİ TUĞTEKİN TURAN
Yüksek Lisans
İngilizce
2013
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiKoç ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ENGİN ERZİN
- Harmonik radar ve makine öğrenmesi kullanılarak doğrusal olmayan saçıcıların geliştirilmiş mikrodalga görüntülemesi
Improved microwave imaging of nonlinear scatterers using harmonic radar and machine learning
ONUR ARI
Doktora
İngilizce
2024
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiYıldız Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. AHMET KIZILAY
DOÇ. DR. CÜNEYT UTKU
- Kablosuz haberleşme sistemlerinde zeki optimizasyon teknikleri ile tepe gücü/ ortalama güç oranının düşürülmesi
Peak to average power ratio reduction by using intelligent optimisation techniques in wireless communication systems
MAHMUT YILDIRIM
Doktora
Türkçe
2018
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiErciyes ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. NECMİ TAŞPINAR