Image feature based object description, detection and real time tracking

Bu çalışma imge karakteristik temelli nesne tasviri, gerçek zamanlı nesne saptama, hareketli nesne takip etme konularını ele almaktadır. Global ve lokal imge karakteristiklerini ayrı ayrı konu edinen, iki ayrı çalışma ortaya konmuştur. İlk çalışma lokal karakteristik kullanımı temellidir. Bu kapsamda literatür çalışmaları olarak bilinen SIFT ve SURF teknikleri mukayeseli olarak incelendi. SIFT kullanılarak, bir nesne betimleme yöntemi geliştirildi. Bu betimleme video nesne takibi için kullanıldı. Betimleme aşaması için, Çesitli perspektif düzlemsel dönüşümler kullanılarak elde ettiğimiz ve Generic Points adını verdiğimiz karakteristik kümesi kullanıldı. Nesne geometri bozulmalarına karşı daha az kırılgan olan bu karakteristik kümesi ile, tasvir edilen nesneleri, hareket halinde iken takip eden bir algoritma geliştirdik. Bu algoritma RAMOSAC takip algoritmasi ile entegre edildi. Gerçek zamanlılığı sağlamak için SIFT CUDA GPU uygulaması kullanıldı. İkinci çalışmamız, global imge karakteristik çıkarım tekniklerini ele almakta. Hmax ve Haar Like Simple Features algoritmaları ele alındı. Hmax açık kaynak uygulama kodu, aşama aşama incelendi. İmge Global karakteristik çıkarım algoritması dokümante edildi. Haar Like Features tekniği benimsendi ve gerçek zamanlı bir saptama ve takip projesi geliştirildi. Araç tamponlarını içeren bir imge kümesi bu teknik ile betimlendi. Haar Like Simple Features karakteristik çıkarımı ile Adaboost sınıflandırıcı algoritması kullanılarak öncül nesne saptaması yapıldı. Öncül saptama sonuçları, imge işleme teknikleri kullanılarak validasyona tabi tutuldu. Renk kanalları kullanılarak imge doku analizi yapıldı ve simetrik karakteristik araması yapıldı. İmge kenar analizi yapılarak, yatay ve dominant çizgiler algilamasi yapıldı. Simetrik karakteristikler ve yatay dominant çizgi frekans indikatörlerini kullanarak öncül saptamanın validasyonu yapıldı. Zamansal saptama özgeçmişi tutuldu, nesne saptama validasyonu ve nesne takibi için kullanıldı. Yol üzerinde araç seyri için aktif güvenlik sağlayabilecek bir proje önerildi. Anahtar Sözcükler : SIFT, SURF, HMAX, Haar-Like Simple Features, Nesne Betimleme, Nesne Saptama, Araç Takibi.