Object segmentation and tracking in digital image with active contour model and heuristic method
Aktif kontur modeli ve sezgisel yöntem ile dijital görüntüde nesne bölümleme ve izleme
- Tez No: 934751
- Danışmanlar: Assist. Prof. Dr. ABDULLAHI ABDU IBRAHIM
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Mühendislik Bilimleri, Engineering Sciences
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2020
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Altınbaş Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik ve Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Elektrik ve Bilgisayar Mühendisliği Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 70
Özet
Bu tezde, Aktif Kontur modeli ve sezgisel yöntemle sayısal görüntüde nesne bölütleme ve izleme ile birlikte çoklu yer hedef izleme algoritmaları incelenmiştir. Yer hedefi izlemenin farklı yönlerinden, yer hedefi hareketinin özelliklerine ve kullanılan sensörlere göre üç farklı izleme algoritması önerilmiştir. İlk olarak, yer hedefleri için bağımlı hedef takibi incelenmiştir. Durum bağımlılığı, geleneksel hedef izleme algoritmalarında yaygın bir varsayımdır, ancak bu, hedeflerin hareketi belirli bir yolla sınırlandırıldığı için yer hedefi izlemede doğru olmayabilir. Bu yaklaşım, en son teknolojiye sahip yaygın izleyicilerdeki kapsamlı araştırmayı büyük ölçüde azaltırken, hedef görünüm değişikliğinin verimli bir şekilde temsil edilmesini sağlar. Bu projenin birincil katkısı, yeniden görünme tespiti için sezgisel yöntemlerle aktif konturlar kullanarak video nesnesi bölümleme problemine uygulanacak son teknoloji yöntemlerden yararlanmak için basit bir yaklaşım önerme yöntemi olacaktır. Performansı son teknoloji yayınlanmış algoritmalarla karşılaştırmak için 100 genel karşılaştırma videosu ve yüksek kare hızı karşılaştırması üzerinde deneyler gerçekleştirilir. Deneyin sonuçları, önerilen izleyicinin iyi performansa ulaştığını, diğer algoritmaları ise büyük bir farkla hızda geride bıraktığını gösteriyor. Önerilen görsel hedef izleyici, tek bir kamera kullanılarak yeni bir çoklu yer hedefi izleme algoritmasına entegre edilmiştir. Çoklu hedef izleyici, tek hedef izleyicinin yanı sıra hedef tespit, veri ilişkilendirme ve izleme yönetimindeki sorunları ele alır. Yakın tarihli Evrişimli Sinir Ağları (CNN) tabanlı dedektörü kullanan perspektif farkındalık bir algılama algoritması, birden fazla yer hedefini tespit etmek ve küçük nesneleri tespit etmede CNN dedektörlerinin zayıflığını hafifletmek için önerildi. Olası yanlış sınıflandırılmış tespitlerle çok sınıflı ilişki sorununu çözmek için hiyerarşik bir sınıf ağacı tabanlı çok sınıflı veri ilişkilendirmesi sunulmuştur. Hat yönetimi, yüksek verimli dedektörler kullanılarak da geliştirildi ve ölü izleri doğru şekilde kaldırmak için Destek Vektör Makinesi (SVM) tabanlı iz silme önerildi. Kıyaslama deneylerde sunulur ve sonuçlar analiz edilir. Gerçek uygulamalardaki faydayı gösteren, önerilen algoritmanın uygulanmasına ilişkin bir vaka çalışması sağlanmıştır.
Özet (Çeviri)
In this thesis, object segmentation and tracking in digital image with Active Contour model and heuristic method and along with it multiple ground target tracking algorithms are studied. From different aspects of the ground target tracking, three different types of tracking algorithms are proposed according to the specialties of the ground target motion and sensors employed. Firstly, the dependent target tracking for ground targets is studied. State dependency is a common assumption in traditional target tracking algorithms, while this may not be the true in ground target tracking as the motion of targets are constraint to certain path. This approach largely reduces the exhaustive searching in common state-of-art trackers while maintains efficient representation of the target appearance change. The primary contribution of this project will be a method to propose a simple approach to take advantage of state-of-the-art methods to apply to video object segmentation problem using active contours with heuristic methods for reappearance detection. Experiments on 100 public benchmark videos, as well as a high frame rate benchmark, are carried out to compare the performance with the state-of-art published algorithms. The results of the experiment show the proposed tracker achieves good performance while beats other algorithms in speed with a large margin. The proposed visual target tracker is integrated into a new multiple ground target tracking algorithm using a single camera. The multi-target tracker addresses the issues in the target detection, data association and track management aside from the single target tracker. A perspective aware detection algorithm utilizing the recent advanced Convolutional Neural Networks (CNN) based detector is proposed to detect multiple ground targets and alleviate the weakness of CNN detectors in detecting small objects. A hierarchical class tree based multi-class data association is presented to solve the multi-class association problem with potential misclassified detections. Track management is also improved utilizing the high efficiency detectors and a Support Vector Machine (SVM) based track deletion is proposed to correctly remove the dead tracks. Benchmarking is presented in experiments and results are analyzed. A case study of applying the proposed algorithm is provided demonstrating the usefulness in real applications.
Benzer Tezler
- Image processing based analysis and quantification of micro biomaterials and cells for biochip
Biyoçipler için mikro biyomalzemelerin ve hücrelerin görüntü işleme yöntemleri ile otomatik olarak sayılması ve analizi
FATMA ÇELEBİ
Doktora
İngilizce
2023
BiyomühendislikAbdullah Gül ÜniversitesiElektrik ve Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. KUTAY İÇÖZ
- Yapı sistemlerinde yerdeğiştirme ve şekildeğiştirme büyüklüklerinin özel bir görüntü işleme yöntemiyle bulunması
Determination of displacements and deformations of the structural systems by means of template matching method
GENCO KARAMEŞE
Yüksek Lisans
Türkçe
2018
İnşaat Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesiİnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ERCAN YÜKSEL
- Nighttime fire detection from video
Videodan gece yangın tespiti
AHMET KERİM AĞIRMAN
Doktora
İngilizce
2022
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolAbdullah Gül ÜniversitesiElektronik ve Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ KASIM TAŞDEMİR
- Dikkat eksikliği ve hiperaktivite bozukluğu olan çocukların el yazılarının görüntü işleme teknikleri ile analizi
Analysis of handwriting of children with attention deficit hyperactivity disorder using image processing techniques
ÖZLEM YILDIZ BUDAK
Yüksek Lisans
Türkçe
2025
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSakarya ÜniversitesiBilgisayar ve Bilişim Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MUHAMMED FATİH ADAK
- Uydu mozaik görüntülerin örülmesi ve nesne çıkarımı için donanıma bağlı adaptif yaklaşım
Hardware based adaptive approach for stitching and object extraction over satelite mosaic images
ÜMİT MERT
Yüksek Lisans
Türkçe
2016
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKocaeli ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. AHMET SAYAR