Video object tracking with feedback of performance measures
Video nesnelerinin başarım geribeslemeli izlenmesi
- Tez No: 129427
- Danışmanlar: PROF. DR. MEHMET BÜLENT SANKUR, PROF. DR. EMİN ANARIM
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Hareket kestirim yöntemleri, Nesne izleme, Performans ölçümleri, Video nesne bölütlemesi, Motion estimation methods, Object tracking, Performance measurements, Video object segmentation
- Yıl: 2002
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Boğaziçi Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
ÖZET VIDEO NESNELERİNİN BAŞARIM GERIBESLEMELI İZLENMESİ Video dizilerindeki nesnelerin bölütlenmesi ve izlenmesi, nesne tabanlı video uygulamaları için önemli bir problemdir. Bu kapsamlı problem, imge bölütleme, ke nar ve hareket kestirimi gibi daha başka ara basamakların çözümünü gerektirebilir. Nesne bölütleme ve izleme sonuçlarının nicel ve nesnel olarak değerlendirilmesi de çok önemli bir sorundur. Bu tezde, nesne bölütleme algoritmalarının başaranlarını nicel olarak değerlendirmek için ölçütler önerilmiştir. Bu ölçütlerin bir kısmı, gerçek refer ans bölüt haritalarım kullanır, diğer bir kısmı ise gerçek bölüt haritalarına ihtiyaç duymaz. Önerilen nesne izleme algoritması, bu başarım ölçütlerini geribesleme olarak kullanarak, algoritma parametrelerini nesne sınırı boyunca yerel olarak değiştirir. Bu lanık c-düzlemler kümeleme yöntemini kullanan iki imge bölütleme ve hareket kestirimi yöntemi de geliştirilmiştir. Bunlardan ilki, imge renk bileşenlerinden aydınlık bileşenine bulanık c-düzlemler oturtarak, yerel aydınlanma değişimlerine duyarsızlık sağlayan bir imge bölütleme algoritmayıdır, ikinci yöntem ise, 3-boyutlu sıklık düzlemi verilerinin, bulanık c-düzlemler metodu ile düzlemlere yerleştirilmesine dayalı bir hareket kestirme algoritmayıdır.
Özet (Çeviri)
IV ABSTRACT VIDEO OBJECT TRACKING WITH FEEDBACK OF PERFORMANCE MEASURES The task of segmentation and tracking of objects in a video sequence is an important high-level video processing problem for object-based video manipulation and representation. This task involves utilization of many low-level pre-processing tasks such as image segmentation and motion estimation. It is also very important to assess the performance of the video object segmentation and tracking algorithms quantitatively and objectively. Performance evaluation measures are proposed both when the ground-truth segmentation maps are available and when they are unavailable. A semi-automatic video object tracking method is introduced that uses the proposed performance evaluation measures in a feedback loop to adjust its parameters locally on the object boundary. New low-level image segmentation and motion estimation algorithms, namely, an illumination invariant fuzzy image segmentation algorithm and a motion estimation estimation algorithm in the frequency domain using fuzzy c-planes clustering are also presented in this thesis.
Benzer Tezler
- Moving object detection and tracking in wavelet compressed video
Dalgacık dönüşümüyle sıkıştırılmış videoda hareketli nesne tespiti ve takibi
BEHÇET UĞUR TÖREYİN
Yüksek Lisans
İngilizce
2003
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİhsan Doğramacı Bilkent ÜniversitesiElektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ENİS ÇETİN
- Video object segmentation for interactive multimedia
Etkileşimli çoğulortamlılık için video nesne bölütlenmesi
TOLGA EKMEKÇİ
Yüksek Lisans
İngilizce
1998
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİhsan Doğramacı Bilkent ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. LEVENT ONURAL
- Semi-automatic video object segmentation
Yarı-otomatik video nesne bölütleme
ERSİN ESEN
Yüksek Lisans
İngilizce
2000
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİhsan Doğramacı Bilkent ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. LEVENT ONURAL
- Visual detection and tracking of moving objects
Hareketli nesnelerin görsel tespiti ve izlenmesi
HAMZA ERGEZER
Yüksek Lisans
İngilizce
2007
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiOrta Doğu Teknik ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. KEMAL LEBLEBİCİOĞLU
- Moving object detection, tracking and classification for smart video surveillance
Akıllı video gözerimi için hareketli nesne bulma, takip etme ve sınıflandırma
YİĞİTHAN DEDEOĞLU
Yüksek Lisans
İngilizce
2004
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİhsan Doğramacı Bilkent ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Y.DOÇ.DR. UĞUR GÜDÜKBOY