Nesne tanımada kullanılan popüler özniteliklerin karşılaştırılması
Comparison of popular features used in object recognition
- Tez No: 936376
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ CELAL ONUR GÖKÇE
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2025
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Afyon Kocatepe Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 125
Özet
Bu araştırmada, nesne tanımada kullanılan popüler özniteliklerin karşılaştırılması yapılmıştır. Teknolojinin gelişmesi, beraberinde bilgisayarla görme görevlerindeki yenilikleri de beraberinde getirmiştir. Bilgisayarla görme ve nesne algılama günümüzde otonom araçlar, yüz tanıma, tıbbi görüntüleme ve daha birçok alanda kullanılmaktadır. Bu çalışmada nesne tanımada kullanılan üç popüler öznitelik ve iki veri seti kullanılmıştır. Özniteliklerin, veri setlerinde gösterdikleri performanslar ve farklı veri setlerinin öznitelik kalitesine etkisi incelenmiştir. İnceleme sonucuna göre öznitelik kaliteleri, farklı veri setlerinde değişkenlik göstermiştir. Bu çalışmanın veri setleri VisDrone veri seti ve MNIST veri seti olarak belirlenmiştir. Öznitelik çıkarma yöntemleri ise HOG, SIFT ve ORB öznitelik çıkarıcılar olarak belirlenmiştir. VisDrone veri setinde en iyi performansı SIFT öznitelik çıkarıcı sergilemiştir. MNIST veri setinde en iyi performans ORB öznitelik çıkarıcıya aittir.
Özet (Çeviri)
In this research, a comparison of popular features used in object recognition was made. The development of technology has brought innovations in computer vision tasks. Computer vision and object detection are currently used in autonomous vehicles, face recognition, medical imaging and many other areas. Three popular features and two data sets used in object recognition were used in the study. The performances of the features in the data sets and the effects of different data sets on the feature quality were examined. According to the results of the examination, the feature qualities varied in different data sets. The data sets of this study were determined as VisDrone data set and MNIST data set. The feature extraction methods were determined as HOG, SIFT and ORB feature extractors. SIFT feature extractor exhibited the best performance in VisDrone data set. ORB feature extractor had the best performance in MNIST data set.
Benzer Tezler
- Yüz imgelerinden duygu tanıma
Expression recognition from face images
CANER GACAV
Yüksek Lisans
Türkçe
2018
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiEskişehir Osmangazi ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. KEMAL ÖZKAN
- Genç yaşta miyokard infarktüsü geçiren hastalar ile endotelyal nitrik oksit sentetaz gen 4b/4a polimorfizmi arasındaki ilişki
Relationship between endothelial nitrik oxide synthase gene 4b/4a polymorphism and myocardial infarction patients at a young age
ZEKİ YÜKSEL GÜNAYDIN
- 1950 sonrası Türk Resim Sanatı'nda soyutlama eğilimleri ve plastik çözümlemeler
Abstracti̇on trends and plasti̇c analysi̇es of after 1950 Turki̇sh Pai̇nti̇ng Art
SABRİYE ÖZTÜTÜNCÜ
- Türkiye'de oluşum sanatının (happening art) ortaya çıkışı, müzik ve beden olguları arasındaki uyumun resimsel çözümlemeleri
The emergence of happening art in turkey, the pictorial analysis of the harmony between music and body facts
HACER DOĞAN
- Akut lenfoblastik lösemili çocuklarda tedavi sonrası ortaya çıkan kardiyak ve endokrin geç komplikasyonların değerlendirilmesi
Evaluation of Cardiac and Endocrine Late Complications in Children with Acute Lymphoblastic Leukemia After Treatment
CENGİZ BAYRAM
Tıpta Yan Dal Uzmanlık
Türkçe
2014
HematolojiSağlık BakanlığıÇocuk Sağlığı ve Hastalıkları Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. H. NEŞE YARALI