Geri Dön

Tepe ağırlıklı graf çekirdeği ile nokta bulutları eşleştirmesi

3d point cloud comparison via vertex weighted graph kernel

  1. Tez No: 690372
  2. Yazar: PELİN KAYA
  3. Danışmanlar: ÖĞR. GÖR. ÖMER AKGÜLLER
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Matematik, Mathematics
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2021
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Muğla Sıtkı Koçman Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Matematik Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.

Özet

Gerçek dünyadaki nesnelerin üç boyutlu modellerini oluşturmak bilgisayar alanında önemli bir yer tutmaktadır. Ancak, üç boyutlu modellemenin, hassas, zaman alıcı, masraflı ve zahmetli bir süreç içermesinden dolayı, yaygın. olarak kullanılması ileri düzeyde bir artış göstermemektedir. Bu çalışmada gerçek nesnelere ait üç boyutlu nokta bulutu verilerinin etkin ve hızlı bir şekilde tespiti ve sınıflandırılması için çok ölçekli tepe ağırlıklı graf çekirdeği kullanılmıştır Çalışmamızda ele aldığımız 27 nesne için nokta bulutları oluşturulmuştur. Nokta bulutları için k- nn grafları oluşturulup, Laplacian matrisinin özdeğerlerini kullanarak tanımladığmız çok ölçekli tepe ağırlıklı graf çekirdeği tanımlanmıştır. Tanımladığımız graf çekirdeği ile nokta bulutları hakkında hızlı ve detaylı bir sınıflandırma yapılmıştır.

Özet (Çeviri)

Creating three-dimensional models of objects in the real world has an important place in the computer vision field. However, the widespread use of three-dimensional modeling does not increase at an advanced level because it involves a sensitive, time consuming, costly and laborious process. In this study, a multi-scale vertex-weighted graph kernel is used for the fast and efficient detection and classification of three-dimensional point cloud data of real objects. Point clouds were formed for the 27 objects in this study. For point clouds, k-NN graphs are formed and the multi-scale vertex-weighted graph kernel is defined by using the eigenvalues of the Laplacian matrix. A fast and detailed classification is made about point clouds with the graph kernel function we have defined.

Benzer Tezler

  1. Path tracking methodologies for mobile robots

    Mobil robotlar için çizgi izleyen (yol takip eden) metodolojiler

    SARA HOSSEINI

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2016

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Kontrol ve Otomasyon Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. HAKAN TEMELTAŞ

  2. Taze meyve ve sebzeler için poliüretan bazlı ambalaj filmi geliştirilmesi ve taze brokoli ve kirazda uygulanması

    Development of polyurethane based packaging film for fresh fruits and vegetables and its application on fresh broccoli and sweet cherry

    MERVE KAYA

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2019

    Gıda Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Gıda Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. GÜRBÜZ GÜNEŞ

  3. Turizm operasyonlarının Graf teorisi ile optimizasyonu: Seyahat endüstrisi için bir inceleme

    Optimization of tourism operations with Graph theory: Analysis for travel industry

    MELTEM ÜLKÜ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2015

    Turizmİzmir Katip Çelebi Üniversitesi

    Turizm İşletmeciliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ZAFER ÖTER

  4. Zein or gelatin nanofibers loaded with au nanospheres, SnO2 or black elderberry extract used as active and smart packaging layers for various fish fillets

    Altın nanokürecikleri, SnO2 veya kara mürver ekstresi ile yüklenen zein ve jelatin nanoliflerinin farklı balık filetoları için aktif ve akıllı ambalaj katmanı olarak kullanılması

    TURGAY ÇETİNKAYA

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2022

    Gıda Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Gıda Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. FİLİZ ALTAY

    DOÇ. DR. ZAFER CEYLAN

  5. Minimal ağırlıklı dominant alt küme problemi(MADAK) üzerine

    On dominating subset with the minimal weight problem (DSMW)

    BURAK ORDİN

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2004

    MatematikEge Üniversitesi

    Matematik Ana Bilim Dalı

    DOÇ.DR. URFAT NURİYEV