Geri Dön

Visual tracking with motion estimation and adaptive target appearance model embedded in particle filtering

Görsel hedeflerin parçacık filtrelemesi içine gömülmüş hız tahmini ve adaptif hedef görüntüsü modeli ile izlenmesi

  1. Tez No: 176849
  2. Yazar: ERKAN BAŞER
  3. Danışmanlar: PROF. DR. MÜBECCEL DEMİREKLER
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Görsel Hedef İzleme, Parçacık Filtrelemesi, Adaptif HedefGörüntüsü Modeli, Hız Tahmini, Rao-Blackwellized Parçacık Filtrelemesi, Visual Tracking, Particle Filtering, Adaptive Target Appearance Model, Motion Estimation, Rao-Blackwellized Particle Filtering
  7. Yıl: 2008
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.

Özet

Bu tezde görsel hedef takip uygulamaları için parçacık filtrelemesine çalışıldı. SıralıMonte Carlo metotları veya parçacık filtrelemesi hedef izleme problemi doğrusalolmayan ve/veya Gaussian olmayan bir durum uzayına sahip olduğunda probleminçözümünü yaklaşık olarak yapan yöntemlerdir. Ayrıca bu çalışmada görsel hedefizleyicinin hedefin görüntüsünde meydana gelen değişimlere ve beklenmedik hedefhareketlerine karşı daha dirençli olması amacıyla adaptif hedef görüntüsü ve birincidereceden hız tahmini yapan kestirici de parçacık filtrelemesi içine gömülmüştür.Bundan başka hız tahmini sırasında hedefe ait olmayan piksellerin tahmindoğruluğunu en az derecede etkilemesi için bu piksellere karşı duyarlı olmayankestiriciler kullanmıştır.Bu tez kapsamında [5]'te önerilen görsel hedef takip algoritması yazılıp uygulanmışayrıca aynı problem Rao-Blackwellized parçacık filtrelemesi ile çözülmeyeçalışılmıştır. Algoritmayı geliştirme esnasında karşılaşılan problemlerin çözümüiçin örneğin, hız tahmininde öğrenme katsayısının kullanımı ve yapılan tahminlerinönceden belirlenen değerler ile geçerleşmesi gibi bağzı iyileştirmeler yapılmıştır.Yazılan algoritmanın etkinliğini ve sağlamlığını göstermek amacıyla hem içortamda hem de dış ortamda bir çok deney yapılmıştır. Deneysel sonuçlargöstermiştir ki yazdığımız hedef izleyici çoğu zaman başarı ile seçilen hedefiizlemiştir. Diğer taraftan bu hedef izleyicinin eksikleri gösterilip bunların nasılortadan kaldırılacağı da açıklanmıştır.

Özet (Çeviri)

In this thesis we study Particle Filter for visual tracking applications. The sequentialMonte Carlo methods or Particle Filter provides approximate solutions when thetracking problem involves non-linear and/or non-Gaussian state space models. Alsoin this study, in order to make the visual tracker robust against change in targetappearance and unexpected target motion, an adaptive target appearance model anda first order motion estimator are embedded in particle filtering. Additionally, sincepixels that don?t belong to target makes the motion estimation biased, the algorithmincludes robust estimators to make the tracker reliable.Within the scope of this thesis the visual tracker proposed in [5] is implemented andthe same problem is solved by proposing a Rao-Blackwellized Particle Filter. Todeal with problems encountered during the implementation phase of the algorithmsome improvements are made such as utilizing learning rate for the computation ofadaptive velocity estimation. Moreover, some precautions are taken such aschecking the velocity estimations to validate them.Finally, we have done several experiments both in indoor and outdoor environmentsto demonstrate the effectiveness and robustness of the implemented algorithmExperimental results show that most of the time the visual tracker performs well.On the other hand the drawbacks of the implemented tracker are indicated and weexplain how to eliminate them.

Benzer Tezler

  1. Visual tracking with group motion approach

    Grup hareketi yaklaşımı ile görsel izleme

    ALİ ERKİN ARSLAN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2003

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MÜBECCEL DEMİREKLER

  2. SLIDE algoritması ile imge dizilerinde hareket kestirimi

    Motion estimation with SLIDE algorithm on video sequence

    MAHİR ALİ KOÇ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2004

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiAnkara Üniversitesi

    Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    Y.DOÇ.DR. ZİYA TELATAR

  3. Motion segmentation and its applications to depth ordering and frame rate up-conversion

    Hareket bölütlemesi ve derinlik sıralamasına ve çerçeve hızı artırımına uygulanması

    ENGİN TÜRETKEN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2008

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. A. AYDIN ALATAN

  4. Visual tracking: An integration of control and vision

    Başlık çevirisi yok

    METİN SİTTİ

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    1995

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiBoğaziçi Üniversitesi

    Elektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. IŞIL BOZMA

  5. Temporomandibular eklem osteoartritli hastaların cerrahi öncesi ve sonrası kinematik değerlendirilmesi

    Kinematic assessment of the temporomandibular joint before and after surgical treatment

    EVRE BALTALI

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2007

    Diş HekimliğiSelçuk Üniversitesi

    Ağız, Diş ve Çene Cerrahisi Ana Bilim Dalı

    DOÇ.DR. ERCAN DURMUŞ