Please use this identifier to cite or link to this item: https://hdl.handle.net/11147/6630
Title: Keypoint detection and description on image curves
Other Titles: İmge eğrileri üzerinde anahtar nokta tespit ve betimlenmesi
Authors: Özuysal, Mustafa
Köksal, Ali
Keywords: Image analysis
Text recognition
Computer vision
Image classification
Issue Date: Jul-2017
Publisher: Izmir Institute of Technology
Source: Köksal, A. (2017). Keypoint detection and description on image curves. Unpublished master's thesis, İzmir Institute of Technology, İzmir, Turkey
Abstract: Image curves are one of the choices for representing interest points which also provide discriminative information about images. Boundary of regions and contour of shapes are real-time instances of image curves. In this thesis, we propose two approaches for keypoint detection and description on image curves. To extract keypoints on image curves, we compute the extrema curvature of region boundaries. This mechanism improves repeatability of keypoints on 3D data. For the description of image curves, shape contours are used. This is similar to approaches that describe the features based on shapes and image gradients. Unlike these approaches, we combine spatial and directional information of tangent directions to extract a feature vector that leads to improved matching and recognition on several standard computer vision tasks such as character and object recognition.
Imge eğrileri, imgeler hakkında ayırt edici bilgi sağlarken anahtar noktaların temsil edilmesinde kullanılmaktadır. Bölge sınırları ve şekil konturları, imge eğrilerinin gerçek zamanlı örneklerdir. Bu tez çalışmasında, imge eğrileri üzerinde anahtar nokta tespiti ve betimlenmesi için iki yöntem önerilmiştir. Bölge sınırlarının eğriliğinin uç noktaları, imge eğrilerinde anahtar nokta tespiti için hesaplanmıştır. Bu yöntem üç boyutlu nesnelerde, anahtar nokta tekrarlanabilirliğinin iyileşmesini sağlamıştır. İmge eğrilerinin tanımlanmasında ise şekillerin konturları kullanılmıştır. Bu yaklaşım, şekiller üzerinde tanımlama yapan yöntemler ve imge gradyanlarına benzeyip, bu yöntemlerden farklı olarak tanjant yönlerinin konumsal ve yönsel özellikleri, özellik vektörü hesaplanmasında bir arada kullanılmıştır. Özellik vektörleri karakter ve obje tanıma gibi çeşitli standart bilgisayarlı görü alanlarında tanıma ve eşleştirmede iyileşmeye yol açar.
Description: Thesis (Master)--Izmir Institute of Technology, Computer Engineering, Izmir, 2017
Full text release delayed at author's request until 2019.08.10
Includes bibliographical references (leaves: 100-104)
Text in English; Abstract: Turkish and English
URI: http://hdl.handle.net/11147/6630
Appears in Collections:Master Degree / Yüksek Lisans Tezleri

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
T001634.pdfMasterThesis45.37 MBAdobe PDFThumbnail
View/Open
Show full item record



CORE Recommender

Page view(s)

152
checked on Feb 26, 2024

Download(s)

52
checked on Feb 26, 2024

Google ScholarTM

Check





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