Show simple item record

dc.contributor.advisorGören Uğurdağ, Sezer
dc.contributor.authorCanbay, Ferhat
dc.date.accessioned2021-05-01T07:15:45Z
dc.date.available2021-05-01T07:15:45Z
dc.date.submitted2009
dc.date.issued2018-08-06
dc.identifier.urihttps://acikbilim.yok.gov.tr/handle/20.500.12812/550734
dc.description.abstractGünümüzde, hayatımızı kolaylaştıran teknolojilerden biri hiç kuşkusuz görüntüleme sistemleridir. Görüntüleme sistemleri yalnızca görüntüleme işi yapmayıp aynı zamanda bu görüntüyü işleyerek anlamlı veriler elde etme yeteneğine sahip sistemlerdir. Herhangi bir kamera tarafından elde edilmiş bu görüntülerde bulunan bir nesnenin pozisyon ve oryantasyon'u (poz) robotlarda, filmlerde, animasyonlar gibi bir çok alanda ihtiyaç duyulan bir bilgidir. Bu tezde poz kestirimi için gerekli olan alt görevlerden öznitelik bulma süreci otomatik hale getirilmiştir. Buna ek olarak nokta temelli, karşılıklık bilgisi gerektirmeyen Gravitational Pose Estimation (GPE) ve SoftPOSIT algoritmaları birbirlerine entegre edilmiştir. Aynı zamanda nesnenin görünmeyen noktalarından kaynaklanan problem de belli ölçülerde tolere edilmiştir. Poz kestirim kısmı, gerçek ve sanal resimler kullanılmak suretiyle test edilerek başarı oranı da ayrıca kanıtlanmıştır.
dc.description.abstractToday, one of the technologies which ease our lives is vision systems. Vision systems not only execute the task of vision but also they have the ability to process these images to extract meaningful data. The position and orientation (pose) of an object found in these images are useful information required for many fields such as robotics, films and animations. In this thesis, we automate the subtasks such as feature extraction and blob coloring that are required during the pose estimation. In addition, a correspondenceless point-based algorithm which is called Gravitational Pose Estimation (GPE) is proposed and implemented. We have also integrated GPE and SoftPOSIT into a single method called GPEsoftPOSIT, which finds the orientation within 3 degrees and the position within 10% of the object?s diameter even under occlusion-the manner in which an object closer to the viewport masks (or occludes) an object further away from the viewport. The algorithm is evaluated by a series of synthetic and real images. Results show that GPE is robust, consistent, and fast (runs in less than a minute)en_US
dc.languageEnglish
dc.language.isoen
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess
dc.rightsAttribution 4.0 United Statestr_TR
dc.rights.urihttps://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
dc.subjectBilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontroltr_TR
dc.subjectComputer Engineering and Computer Science and Controlen_US
dc.titlePoint based correspondenceless pose estimation
dc.title.alternativeNokta temelli poz kestirim
dc.typemasterThesis
dc.date.updated2018-08-06
dc.contributor.departmentBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
dc.subject.ytmVision
dc.subject.ytmFeature extraction
dc.subject.ytmAutomation
dc.identifier.yokid348209
dc.publisher.instituteFen Bilimleri Enstitüsü
dc.publisher.universityBAHÇEŞEHİR ÜNİVERSİTESİ
dc.identifier.thesisid244698
dc.description.pages77
dc.publisher.disciplineDiğer


Files in this item

Thumbnail

This item appears in the following Collection(s)

Show simple item record

info:eu-repo/semantics/openAccess
Except where otherwise noted, this item's license is described as info:eu-repo/semantics/openAccess