Please use this identifier to cite or link to this item: https://hdl.handle.net/11147/6431
Title: Üç boyutlu sahneler ve nesne tanıma için gürbüz anahtar nokta eşleştirilmesi
Other Titles: Robust keypoint matching for three dimensional scenes and object recognition
Authors: Köksal, Ali
Uzyıldırım, Furkan Eren
Özuysal, Mustafa
Keywords: Binary descriptors
Computer vision
Keypoint matching
Object recognition
Bilgisayarla görü
Nesne tanıma
İkilik betimleyiciler
Anahtar nokta eşleme
Publisher: Institute of Electrical and Electronics Engineers Inc.
Source: Köksal, A., Uzyıldırım, F. E., and Özuysal, M. (2017, May 15-18). Üç boyutlu sahneler ve nesne tanıma için gürbüz anahtar nokta eşleştirilmesi. Paper presented at the Üç boyutlu sahneler ve nesne tanıma için gürbüz anahtar nokta eşleştirilmesi. doi:10.1109/SIU.2017.7960609
Abstract: Bu çalışmada yakın zamanda düzlemsel nesneler için ikilik betimleyiciler ile anahtar nokta eşleme amacıyla önerilen bir yöntem üç boyutlu nesneler için uyarlanmıştır. Bu yöntemin başarısı yüzden fazla resim içeren bir müze nesne tanıma uygulamasında test edilmiştir. Ayrıca sadece eşlenme başarısı yüksek betimleyicilerin kullanılmasının nesne tanıma uygulamasının başarısına etkisi de ölçülmüştür.
In this paper, we adapt a recently proposed keypoint matching approach for binary descriptors and planar objects to three dimensional objects. We also evaluate the performance of this approach for a museum object recognition application containing more than one hundred paintings. Moreover, we quantify the effect of selecting only descriptors with high matching ratio on the success rate of the object recognition application.
Description: 25th Signal Processing and Communications Applications Conference, SIU 2017; Antalya; Turkey; 15 May 2017 through 18 May 2017
URI: http://doi.org/10.1109/SIU.2017.7960609
http://hdl.handle.net/11147/6431
ISBN: 9781509064946
Appears in Collections:Computer Engineering / Bilgisayar Mühendisliği
Scopus İndeksli Yayınlar Koleksiyonu / Scopus Indexed Publications Collection

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
6431.pdfConference Paper555.22 kBAdobe PDFThumbnail
View/Open
Show full item record



CORE Recommender

Page view(s)

356
checked on Nov 18, 2024

Download(s)

318
checked on Nov 18, 2024

Google ScholarTM

Check




Altmetric


Items in GCRIS Repository are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.