Visual object tracking using semi supervised convolutional filters
Is this your thesis?
This record came from a bulk archive import. If it’s yours, link it to your profile.
Abstract (TR)
Görsel nesne takibi birçok gerçek hayat uygulamalarında kullanılan zorlu bir bilgisayarlı görme problemidir. Son yıllarda korelasyon filtreleri görsel takip problemi için doğruluk ve performans açısından mükemmel sonuçlar vermistir. Bu filtreler tarafından kullanılan nesne niteliklerinin özellikleri filtrenin performansı üzerinde önemli rol oynamaktadir. Korelasyon filtrelerinin en uygun nitelikleri öğrenebilmesi için son zamanlarda gelecek vaad eden derin ögrenme tabanlı metodlar ortaya çikmistir. Bu tez çalısmasında nesnelerin farklı açılarda pozisyonlarını en doğru şekilde tahmin edecek görsel takip problemi için derin öğrenme tabanlı, yarı denetimli öğrenme kullanılarak eğitilmiş katlamalı niteliklerin etkileri incelenecektir.
Author
Emir Can Sevindik
Institution
How to Cite
Emir Can Sevindik (Yüksek Lisans Tezi). Visual object tracking using semi supervised convolutional filters, 2020, Middle East Technical University.
Keywords
License
Tüm Hakları Saklıdır
This work is shared under the specified license terms.
More theses from Middle East Technical University
- Reading the mausoleum of Augustus in Rome(2020)
- Anarchism and justice(2021)
- Constructing an Islamic society through novels -creation of collective identity and issue of participation in Islamic literature(2020)
- An R&D roadmap for Turkish defense industry(2020)
- Understanding the role of the national human rights institutions in implementing the sustainable development agenda: The case of Europe(2020)
- Routes and communications in late Roman and Byzantine Anatolia (CA. 4th-9th centuries a.d.)(2020)