Gerçek zamanlı görsel nesne tanıma
Real time visual object recognition
- Tez No: 96632
- Danışmanlar: PROF.DR. EROL UYAR
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Görsel nesne tanıma, Nesne tanıma, Object recognition, feature vector, visual object segmentation, Hu moment invariants, Euclidean distance measure, Visual object recognition
- Yıl: 2000
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Ege Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Ill ÖZET GÖRSEL NESNE TANIMA Erünver, M.Öncel Yüksek Lisans Tezi, Elektronik Mühendisliği Bölümü Tez Yöneticisi: Prof.Dr.Erol Uyar Haziran 2000, 125 sayfa Bu tezde, endüstriyel uygulamalarda kullanılan otomatik sistemlere, görsel nesne tanıma yeteneği kazandırılması amacıyla gerçek zaman şartlarında çalışabilecek ve diğer sistemlere entegre olabilecek bir görsel nesne tanıma sistemi geliştirilmesi amaçlanmıştır. Bu amaç doğrultusunda genel bir görsel nesne tanıma sistemi tasarlanmıştır. Geliştirilen sistem hem hız olarak, hem de doğruluk yüzdesi olarak endüstriyel kullanıma uygundur. Sistem görüş alanına giren nesneleri farkederek onların fotoğraflarını çeker ve çekilen fotoğraftan nesneyi ayırır. Nesne aymldıktan sonra nesneye ait görsel bilgiyle, altı tane dönme, öteleme, büyüklük değişiminden bağımsız özellik, ağırlık merkezi, asal eksen açısı vb. değerler bilgisayar tarafından hesaplanır. Hesaplanan bu altı özellik nesnenin sınıflandırılması için kullanılır. Akan görüntüde oluşan ortalama parlaklık değişiminden nesnelerin belirlenmesi, farklı renk ve yansıma katsayılarına sahip nesnelerin adaptif olarak artalandan aymlması, nesnelerin görüntülerinden, HU moment sabitleri kullanılarak dönme, öteleme ve
Özet (Çeviri)
V ABSTRACT VISUAL OBJECT RECOGNITION Erünver, M. Öncel M.Sc. in Electronic Engineering Department Supervisor: Prof.Dr.Erol Uyar June 2000,125 pages In this thesis; a system that could make the automatic systems, capable of visual object recognition, is aimed to be designed and for this purpose a general visual object recognizer is designed. One of the priori constraints was that the designed system must also be integratable to other systems. The developed system is suitable for many industrial applications in many aspects; such as speed and ratio of right classifications. The system detects the object that enters its field of view, takes a photo of it and then separates the object from the background. After segmenting the object the computer calculates six rotation, translation, scale invariant features, centre of gravity, angle of principle axis etc. Afterwards, these six features are used for classification of the object. For detection of objects that enter the field of view of camera, brightness level changes in images is used. As there exists different colour objects in the set that will be recognized, adaptive thresholding is used for segmentation. For obtaining rotation, translation and scaleVI invariant feature vector representation Hu moments are used and for the classification, Euclidean distance measure is used. As an application; the recognition of moving objects on a conveyor belt is performed. This application is a live working example of the system. Because of the generality of the methods applied in the application; this application can also be used for many two dimensional visual codes, like alphabetical characters and numbers, with a modification on the database of prototype set.
Benzer Tezler
- FPGA kullanarak gerçek zamanlı görsel nesne algılama
Real-time visual object detection using FPGA
MEHMET RIZA SARAÇ
- İnsansız hava aracı ile gerçek zamanlı nesne tanıma
Real time object detection with unmanned aerial vehicle
GÖKHAN KESKİNTAŞ
Yüksek Lisans
Türkçe
2021
Bitlis Eren ÜniversitesiElektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Yükleniyor...
- Dengesiz görüntü veri kümelerinde nesne tanıma için görsel transformatör tabanlı öznitelik çıkarma ve makine öğrenmesi sınıflandırıcılarını dayalı hibrit bir yaklaşım
A hybrid approach based on visual transformer-based feature extraction and machine learning classifiers for object recognition in unbalanced image datasets
ALI KHUDHAIR ABBAS ALI
Yüksek Lisans
Türkçe
2025
Erzincan Binali Yıldırım ÜniversitesiYapay Zeka ve Robotik Ana Bilim Dalı
Yükleniyor...
- Real-time human manipulation action recognition with a factorized graph sequence encoder
Ayrıştırılmış çizge dizi kodlayıcısı ile insan nesne etkileşimlerinin gerçek zamanlı olarak tanınması
ENES ERDOĞAN
Yüksek Lisans
İngilizce
2026
İstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Yükleniyor...