Detection and classification of objects and texture

Obje ve doku tanımlaması bilgisayar görüşü konusundaki iki önemli konudur. Resimleri sınıflandırmak için, kısa ve etkili bir nitelik vektörünü hesaplayacak yine hızlı ve etkili bir algoritma, video gözetim sistemleri için kritik bir önem taşır. Bu tezde obje ve doku sınıflandırması için nitelik çıkarma metodları incelemesi, karşılaştırması ve geliştirilmesi yapıldı.Şekil karakteristiğine dayalı bir obje sınıflandırma sistemi geliştirildi. Arkaplan çıkarımı tekniği ile obje silüetleri çıkarıldı. Bu silüetlerden objelerin çevreleri elde edildi ve bu iki boyutlu sinyal bilgisi, bir tür dairesel dönüşüm ile tek boyutlu sinyal bilgisine dönüştürüldü. Ayrık kosinüs dönüşümü kullanılarak bu tek boyutlu sinyallerin frekans bilgisi elde edildi ve bu frekans bilgisi ile destekçi vektör makineleri kullanılarak sınıflandırmaya sokuldu. Bu metod uygulamaya geçirildi ve obje takibi yapan gerçek zamanlı bir sisteme entegre edildi.Doku tanımlaması için, reel sayılarda verimli hesap yükü olan ve yarı grup tanımlamasına giren yeni bir işlem tanımlandı. Yeni işlem çarpma işlemine ihtiyaç duymamakta. Bu yeni işleme dayalı bir ortak fark matrisi tanımlandı, ve bu ortak fark matrisine dayanan bir görüntü tanımlayıcı geliştirildi. Bu yeni görüntü tanımlayıcıya dayanan doku tanımlama ve araç plakası tespit örnekleri sunuldu. Yeni geliştirilen bu metod, ortak değişinti matrisi ile karşılaştırıldı. Kendi metodumuzun daha az karmaşık hesap ihtiyacına rağmen ortak değişinti matrisi ile benzer sonuçlar verdiği deneysel olarak gösterildi.