Çoklu görsel nesne lokalizasyonu
- Global styles
- Apa
- Bibtex
- Chicago Fullnote
- Help
Abstract
Bu çalışma görüntü işleme alanında nesne lokalizasyonu yapmayı hedeflemiştir. Bu alanda bugüne kadar yapılan çalışmalardan farklı olarak çoklu nesne lokalizasyonu yapmayı amaçlamıştır. Orta nokta kestrimi ismini verdiğimiz yöntem ile obje eşleşmesi sağlanmış ve lokalizasyonu gerçekleştirilmiştir. Bu yöntem iki farklı görsel üzerinde eşleşmesi muhtemel noktaları tespit edip, sorgu görselindeki orta noktayı diğer görsel üzerinde tespit etmeye dayanır. This study deals with the multiple object detection in image processing. There are several ways to detect multiple object but we tried a different approach than others. Different than all other matcher algorithms our approach can find multiple same objects. We detected SURF and SIFT keypoint and extracted keypoint descriptors. Applying normalized cross correlation to these descriptors found possible matches. Using local keypoints scale, rotation and translation informations estimated center point of query image to target image. Using a Window we found local maxima of target image. These local maximas means a matched image of query image.
Collections