Yapay sinir ağları ile geliştirilen akıllı köşe bulma yöntemi

Bilgisayarla görmede öznitelik tanımlama önemli bir yer tutmaktadır. Farklı ölçek ve dönüşümlerde, değişen parlaklıklarda, küçük açı değişimlerinde, gürültülü, karışık ve yıpranmış görüntülerde değişmeyen öznitelikleri bulmak oldukça zordur. Ölçekten Bağımsız Öznitelik Dönüşümü metodu değişmeyen öznitelikleri bulmayı hedeflemektedir ve bunu yaparken dört aşamadan geçer. Anahtar noktaların bulunduğu aşamada köşe bulma yöntemini kullanır. Köşeler, görüntü işleme tekniklerinde çok kullanışlı olan özelliklerdendir. Nesne tanıma, hareket izleme, stereo eşleştirme gibi yöntemler içinde sıklıkla kullanılmaktadır. Nesnenin tanımlanması, ayırt edilmesi ve belirlenebilmesi için köşelerden faydalanmak mümkündür. Gri-seviye görüntü içerisinde köşelerin tespitini gerçekleştiren yöntemler, kenar bulma tabanlı yöntemler ve yoğunluk tabanlı yöntemler olarak gruplandırılabilir. Kenar bulma tabanlı yöntemler, ön işlem olarak görüntünün kenarlarını bulduktan sonra köşe bulma işlemine devam eder. Köşe bulma işlemini öğreterek gerçekleştirmek için Yapay Sinir Ağları kullanılabilir. Yapay Sinir Ağları, öğrenme aşamasından sonra bilgiyi saklayıp genelleme yapar ve sistemin ürettiği çıktı ile beklenen değer arasında ilişki kurar. Bu tez çalışmasında klasik yaklaşımlardan farklı olarak, Ölçekten Bağımsız Öznitelik Dönüşümü metodunda köşe bulma yöntemi için Yapay Sinir Ağları kullanılarak nesnelerin köşe bilgilerini öğrenen yapay bir köşe yakalayıcı geliştirilmiştir. Pozitif ve negatif görüntü parçaları oluşturularak sistem eğitilmiş, test uygulamalarıyla başarı elde edilmiş, geliştirilen akıllı köşe bulma yöntemi ile Moravec, Harris ve Susan Köşe Bulma Yöntemleriyle kıyaslanarak sonuçlar karşılaştırılmıştır.